PANGEA：卡内基梅隆大学推出的多语言多模态大型语言模型

PANGEA简介

PANGEA是由卡内基梅隆大学的研究团队开发的一款多语言多模态大型语言模型（LLM），旨在缩小视觉理解任务中的语言和文化差距。该模型经过39种语言的训练，能够处理和理解跨文化和多语言环境中的复杂视觉及文本内容。PANGEA的开发团队致力于通过开源数据集和代码，推动构建更加包容和强大的多语言MLLMs，以促进全球范围内的语言和文化多样性。

PANGEA主要功能

1. 多语言支持：PANGEA能够理解和生成39种不同语言的文本，覆盖了多种语言和方言。
2. 多模态理解：模型能够处理和理解结合文本和图像的信息，执行如图像描述、视觉问答等任务。
3. 文化适应性：通过训练数据包含文化相关的多模态任务，PANGEA能够理解和适应不同文化背景。
4. 高性能评估：利用PANGEABENCH评估套件，PANGEA能够在多种语言和文化背景下进行性能评估。
5. 开源贡献：PANGEA的数据、代码和模型都是开源的，便于社区进一步研究和开发。

PANGEA技术原理

1. 大规模多模态数据集：PANGEA在PANGEAINS数据集上进行训练，该数据集包含600万条多模态指令，覆盖39种语言。
2. 机器翻译：使用机器翻译将高质量英文指令扩展到其他语言，以解决多语言数据稀缺问题。
3. 文化相关性训练：通过筛选和生成与文化相关的图像和指令，提高模型对不同文化视觉内容的理解能力。
4. 多模态任务设计：PANGEA的训练任务包括图像描述、视觉问答等，以提高模型在多模态任务中的表现。
5. 跨文化覆盖：PANGEA特别关注非西方文化的数据表示，以减少模型的西方中心偏见。
6. 模型架构：基于LLaVA-Next架构，使用Qwen2-7B-Instruct作为语言模型的骨干网络。
7. 全面评估套件：PANGEABENCH评估套件包含多模态和纯文本任务，用于全面评估模型的语言和视觉理解能力。
8. 开放性和可扩展性：PANGEA的开源性质允许研究人员和开发者添加新功能，改进模型性能，并适应新的语言和文化环境。

PANGEA应用场景

1. 客户服务自动化：PANGEA可以集成到多语言客户服务平台中，提供即时的语言支持，处理来自不同国家和地区客户的查询。
2. 教育辅助：在多语种的教育环境中，PANGEA能够提供语言学习和文化理解的辅助，帮助学生更好地理解跨文化课程内容。
3. 国际商务沟通：在国际贸易和商务沟通中，PANGEA能够作为翻译工具，帮助不同语言背景的商业伙伴进行有效沟通。
4. 社交媒体内容分析：PANGEA可以用于分析和理解不同语言的社交媒体内容，帮助企业了解全球用户的需求和反馈。
5. 多语言内容创作：在内容产业，PANGEA能够帮助创作者生成多语言的内容，如新闻报道、博客文章等，扩大内容的全球影响力。
6. 紧急救援和灾难响应：在紧急情况下，PANGEA能够提供多语言的救援信息和指令，帮助不同语言背景的受害者获得及时援助。

PANGEA项目入口

• 项目主页：https://neulab.github.io/Pangea/
• GitHub代码库：https://github.com/neulab/Pangea
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2410.16153
• 在线体验：https://huggingface.co/spaces/neulab/Pangea