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OpenBMB/OmniLMM多图微调训练中的数据处理问题分析

2025-05-11 14:33:15作者:薛曦旖Francesca

问题背景

在OpenBMB/OmniLMM项目进行多图微调训练时,当设置llm_type为minicpm时,系统会报出"data fetch error"错误。经过深入调试发现,问题根源在于finetune/dataset.py文件中的conversation_to_ids函数存在实现缺陷。

问题本质

该问题的核心在于不同大语言模型类型处理方式的不一致性。具体表现为:

  1. 对于llama3和qwen2模型类型,conversation_to_ids函数会调用对应的处理函数(conversation_to_ids_llama3和conversation_to_ids_qwen2),这些函数返回的input_ids是numpy数组对象
  2. 而对于minicpm模型类型,调用的conversation_to_ids_minicpm函数直接返回Python列表
  3. 在conversation_to_ids函数的第146行,代码尝试使用.shape属性获取input_ids的维度信息,这在input_ids为列表时会引发错误

解决方案分析

针对这一问题,社区提出了几种解决方案:

  1. 统一数据类型:在返回input_ids前,使用np.hstack(input_ids)将列表转换为numpy数组,确保所有路径返回的数据类型一致
  2. 代码逻辑修正:有开发者指出,实际上应该使用ids变量而非input_ids来获取形状信息,因为ids才是经过转换后的numpy对象
  3. 图像标记处理:还发现另一处潜在问题,在tokenizer.encode(message)[1:]操作中可能会错误截断image_start_token,导致后续图像标记数量校验失败

深入技术细节

在多模态语言模型训练中,数据处理流程至关重要。特别是:

  • 文本和图像的联合编码需要特殊标记来区分不同模态
  • 输入序列的维度一致性是模型能够正常处理的前提条件
  • 不同模型架构可能需要特定的预处理方式,这增加了代码的复杂性

最佳实践建议

  1. 类型一致性:在多路径处理函数中,确保返回的数据类型保持一致
  2. 防御性编程:在访问可能不存在的属性前,进行类型检查
  3. 全面测试:针对不同模型类型设计专门的测试用例
  4. 日志记录:在关键数据处理节点添加详细的日志输出,便于问题追踪

总结

OpenBMB/OmniLMM项目中的这一问题展示了在多模态模型训练中数据处理的复杂性。通过分析这一问题,我们可以学到在处理多种模型架构时保持代码健壮性的重要性,以及类型一致性在多阶段数据处理流程中的关键作用。

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