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MLLM在电商域互动内容生产的实践

发布日期：2025-03-31 20:23:41 浏览次数： 1555 作者：大淘宝技术

作为一种新的商品表现形态，内容几乎存在于手淘用户动线全流程，例如信息流种草内容、搜索消费决策内容、详情页种草内容等。过去一年，我们通过在视频生成、图文联合生成等核心技术上的持续攻关，AIGC内容生成在手淘多个场景取得了规模化落地价值。本专题《淘宝的AIGC内容生成技术总结》是我们摸索出的一部分实践经验，我们将开启一段时间的内容AI专题连载，欢迎大家一起交流进步。

项目背景

在内容互动业务应用中，内容数据形式多样，下游应用通常需要结合多种模态输入，以满足不同的业务需求。MLLM已经在多个理解和生成任务上表现出显著优势，我们亟需将其和内容互动业务结合，提升各方面效果。

任务拆解

数据目标：作为大模型训练的重要一环，我们专注于文本和多模态数据，构建一套自动化的高质量数据优化方案。通过提升数据的一致性、对齐性与效率，我们实现了显著的增益。

模型目标：基于优化后的数据，我们致力于提升模型的性能与训练效率，包括两个方面：

多模态结合：通过有效融合文本、视频和音频等多种模态，增强模型对信息的综合理解能力。使其能够应对多种模态的输入，进行正确输出。
人类偏好对齐：通过分析和学习用户的行为和偏好，调整模型的输出以更好地满足人类的期望。这包括在生成内容时，考虑用户的个性化需求和期望，确保模型的决策过程与人类的意图高度一致。

解决方案

▐ 1. 融合人类反馈的多模态reward模型

任务背景

多模态语料库的数据量非常大，并且包含大量噪声。如果直接将这些未经处理的数据用于模型训练，存在两个问题：

噪声数据的存在会干扰模型的学习过程，使得模型偏离关注点，无法准确捕捉数据特征。
庞大的数据量将增加计算资源的消耗和训练时间，造成资源极大的浪费。

因此，在进行多模态训练之前，应当首先进行数据清洗和过滤，以提高数据的质量，从而提升模型的整体表现和训练效率。

噪声样本分类

多模态数据量

解决路径

现有方案依赖于CLIP Score和BLIP Score之类的指标，这些指标来自于预训练的模型。然而，这些模型往往是在未经精细筛选的、噪声较大的数据集上训练的，这可能会在筛选过的数据集中延续错误和不匹配的问题。我们提出了一种新的算法，创新性地引入人类知识过滤高质量图文对齐数据，构建了一个多模态reward模型。

算法设计

Overview: 整体大图

Step1. 偏好数据标注

我们从四个维度：准确度、完整度、细节度、背景感，描述图像和文本的对齐性，得到人类打标的多模态偏好数据HF-dataset。具体地，针对每个图像，我们会

通过模型生成、人工标注等多个方式，生成不同粒度的caption
培训打标人员，对四个维度打分，得到每个维度的准确得分

Step2. Reward Model训练

受到InstructGPT的启发，我们训练了一个奖励模型，以学习HF-dataset数据集中的人类标注知识。该模型作为一种自动化的标注工具，旨在帮助对齐图像与文本之间的对应关系。具体地，我们将偏好标注转化为排名，并将奖励模型的训练形式化为一个成对排名问题。

对于HF-dataset数据集中的每个图像I，我们有 m个由人类标注者排名的文本描述，表示为 x1,x2,…,xm。如果 xi 比 xj ，我们将其组织成一个比较对 (I,xi,xj)。对于每个图像生成多个比较对。
我们遵循Bradley-Terry模型来定义成对损失函数，优化模型拉远正负比较样本，表达式为：

基于此优化函数，我们将得到一个细粒度理解人类打标员偏好的reward model。

Step3. 高质量数据清洗

算法收益

Reward Model清洗的数据质量更好，相比全量数据训练，清洗的高质量数据下游任务有很大提升；Reward Model效果也优于OpenAI CLIP等知名开源模型

技术报告：Filter & Align: Leveraging Human Knowledge to Curate Image-Text Data

▐ 2. 音视频多模态的联合预训练

任务背景

视频本质上是多模态的，包含了听觉和视觉信息。这种多模态性不仅是视频的固有特征，也是人类感知和与视觉媒体互动的基本方面。例如，在电影的上下文中，同时接触视觉信息和听觉线索显著丰富了观影体验，提高了理解力和享受度。受到这种内在的人类体验的启发，赋能多模态模型同时理解视觉和音频的能力，可以在视频理解上带来了显著的提升。

结合音视频理解的典型case

解决路径

我们提出了一个音视频MLLM架构，协同对齐视觉和音频信号，以实现充分的视频理解，包括两个关键点，我们提出一种模态增强方法。促进视频中视觉和音频信号的充分对齐。同时我们提出一个高质量音视频指令数据生成方案，自动化将视觉/音频-文本对构造为包括多轮对话和复杂推理的细致指令数据。

算法设计

Overview：整体大图

Step1. 指令数据构造

当前，音频和视频信息融合领域的指令数据尚显不足。为解决这一问题，我们利用开源模型，针对视频帧和音频信号生成密集的字幕（caption）。基于这些字幕，我们结合GPT-4，生成音视频对齐的问答对（QA对），其中包括多轮对话、复杂推理和视频描述等内容。

Step2. 音视频模态对齐

基于第一部分的多模态reward模型，对生成的数据进行筛选，得到高相关性的百万级视频和图文评论数据，用于通用音视频的模态对齐

Step3. 指令跟随强化

使用音视频指令数据和偏好数据，一阶段SFT提升指令跟随能力，二阶段RLHF对齐用户偏好

算法收益

所提出的方案在视频QA: MSR-VTT-QA R1@60.4，ActivityNet-QA R1@50.6, 音视频QA: MUSIC-AVQA R1@47.9, 超过Video-LLaMA和Video-LLaVA，达到SOTA。

技术报告：Audio-Visual LLM for Video Understanding

▐ 3. 多模态专家模型的细粒度蒸馏

任务背景

随着业务的精细化运营需求，要求模型能够针对不同内容，精准控制风格、字数等关键要素，这要求模型具备强大的多维度、细粒度理解和生成能力。此外，MLLM的推理成本相比传统小模型显著增大，如何在大流量场景下平衡性能和效果，也是一个亟需解决的问题。

解决路径

我们的解决方案是，结合多专家机制 (MOE)，让每个专家负责不同的关键要素，同时结合知识蒸馏技术，以先模仿再超越的范式，将大模型的能力迁移到MOE小模型中，提升MOE小模型的复杂理解和幻觉消除能力。

算法设计

Overview: 整体大图

Step1. 模仿蒸馏

模仿蒸馏阶段， MOE小模型先学会大模型里的复杂知识，这里面包含两个阶段：通用知识和复杂知识，我们提出general-to-specialized，引导MOE小模型逐渐学习。

模仿蒸馏

Step2. 偏好蒸馏

MOE小模型存在很严重的幻觉认知，我们以大模型提供的关于何为“好”样本和“坏”样本的知识，为MOE小模型建立了基础参考，提升其判断能力，使其在减少幻觉方面的能力大大提升。

算法收益

提出的MOE小模型，在复杂理解能力和幻觉消除能力上，都表现优秀。相比同尺寸小模型MiniCPM-V，DeepSeeK-VL，我们的方案只使用了1%不到的数据，性能相比有优势。

复杂理解能力

幻觉消除能力

技术报告：LLaVA-MoD: Making LLaVA Tiny via MoE Knowledge Distillation

总结

在电商领域，MLLM在互动生产上已经取得了显著的阶段性成果。通过利用多种数据源和用户交互信息，MLLM在内容冷启、消费提升等方面取得了一定成果。展望未来，我们将进一步探索如何更好地结合业务目标与用户兴趣，更好地服务业务。如利用用户画像及实时反馈，生成高度个性化的互动内容，以增加用户的参与感和购买意愿。