前言
在多模態任務中（例如圖像問答、圖像描述等），為了使用指令微調（Instruction Tuning）提升多模態大模型的能力，我們需要構建成千上萬條**指令跟隨（instruction-following）**格式的數據。而最常見的原始多模態數據形式是簡單的 image-text pairs（圖像-文本對）。本文總結了如何將這些原始數據轉換成指令格式，用于多模態大模型（如 BLIP-2、MiniGPT-4、LLaVA）的訓練。
一、原始數據格式（Image-Text Pair）
最常見的多模態數據就是一張圖片和一段描述性文字，形式如下：
{"image": "image.jpg","text": "A cat sitting on a windowsill looking outside."
}
這樣的格式通常來源于 COCO、Flickr30K 等數據集，適用于圖像描述等任務。
二、為什么要轉為指令格式？
多模態大模型正在逐步走向通用助手（如 ChatGPT + 圖像），而不僅限于圖像分類或描述任務。因此我們需要將數據變成指令問答風格，使模型學會“根據指令操作”。
這種格式可以讓模型適應更廣泛的任務，如：
- 圖像問答（VQA）
- 圖像生成文本（caption）
- 指令完成類任務（如“請指出圖中有幾只動物”）
三、轉換思路：模板化處理
將 image-text pair 轉為 instruction-following 格式的關鍵在于設計好prompt模板。
示例轉換
原始數據：
{"image": "image.jpg","text": "A cat sitting on a windowsill looking outside."
}
轉換后格式一（問答格式）：
{"image": "image.jpg","conversations": [{"from": "human","value": "What is happening in this image?"},{"from": "gpt","value": "A cat is sitting on a windowsill, looking outside."}]
}
轉換后格式二（任務提示格式）：
{"instruction": "Describe the image.","image": "image.jpg","output": "A cat is sitting on a windowsill, looking outside."
}
四、常用 Prompt 模板（可自動化）
為了大規模生成指令數據，可以設計如下模板：
- “Describe this image.”
- “What can you see in this picture?”
- “Generate a caption for the image.”
- “What is happening in this scene?”
- “What objects are present in the image?”
- “Is there anything unusual about the image?”
通過將這些 prompt 隨機應用于圖像-文本對，可以構建風格多樣的訓練樣本。
五、自動化數據構建流程
構建大規模數據集時，通常按以下步驟進行自動化處理：
- 讀取圖像-文本對數據集（如 COCO caption）
- 應用 prompt 模板 隨機生成 instruction
- 使用原始 caption 作為回答
- 格式化為對話或指令格式
- 保存為 JSON / JSONL 文件
這種流程可以用 Python 腳本批量處理，快速擴充訓練數據。
六、參考項目
以下項目都使用了類似的處理方式：
- LLaVA：使用 COCO caption 轉 instruction-following 格式并進行視覺問答訓練。
- MiniGPT-4：將 image-text pair 包裝成指令問答任務。
- InstructBLIP：構建視覺多輪對話的 instruction-style 數據集。
七、總結
從 image-text pair 到 instruction-following 格式的轉化是多模態指令微調的關鍵步驟。其核心思想是：
用預設的 Prompt 模板將原始描述性文本轉化為任務指令，讓模型學會“根據指令+圖像”生成回答。
通過這種方式，我們可以大幅擴展多模態模型在圖像理解、對話和問答等任務中的能力。
