前言
在多模态任务中（例如图像问答、图像描述等），为了使用指令微调（Instruction Tuning）提升多模态大模型的能力，我们需要构建成千上万条**指令跟随（instruction-following）**格式的数据。而最常见的原始多模态数据形式是简单的 image-text pairs（图像-文本对）。本文总结了如何将这些原始数据转换成指令格式，用于多模态大模型（如 BLIP-2、MiniGPT-4、LLaVA）的训练。
一、原始数据格式（Image-Text Pair）
最常见的多模态数据就是一张图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."
}
这样的格式通常来源于 COCO、Flickr30K 等数据集，适用于图像描述等任务。
二、为什么要转为指令格式？
多模态大模型正在逐步走向通用助手（如 ChatGPT + 图像），而不仅限于图像分类或描述任务。因此我们需要将数据变成指令问答风格，使模型学会“根据指令操作”。
这种格式可以让模型适应更广泛的任务，如：
- 图像问答（VQA）
- 图像生成文本（caption）
- 指令完成类任务（如“请指出图中有几只动物”）
三、转换思路：模板化处理
将 image-text pair 转为 instruction-following 格式的关键在于设计好prompt模板。
示例转换
原始数据：
{
"image": "image.jpg",
"text": "A cat sitting on a windowsill looking outside."
}
转换后格式一（问答格式）：
{
"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."
}
]
}
转换后格式二（任务提示格式）：
{
"instruction": "Describe the image.",
"image": "image.jpg",
"output": "A cat is sitting on a windowsill, looking outside."
}
四、常用 Prompt 模板（可自动化）
为了大规模生成指令数据，可以设计如下模板：
- “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?”
通过将这些 prompt 随机应用于图像-文本对，可以构建风格多样的训练样本。
五、自动化数据构建流程
构建大规模数据集时，通常按以下步骤进行自动化处理：
- 读取图像-文本对数据集（如 COCO caption）
- 应用 prompt 模板 随机生成 instruction
- 使用原始 caption 作为回答
- 格式化为对话或指令格式
- 保存为 JSON / JSONL 文件
这种流程可以用 Python 脚本批量处理，快速扩充训练数据。
六、参考项目
以下项目都使用了类似的处理方式：
- LLaVA：使用 COCO caption 转 instruction-following 格式并进行视觉问答训练。
- MiniGPT-4：将 image-text pair 包装成指令问答任务。
- InstructBLIP：构建视觉多轮对话的 instruction-style 数据集。
七、总结
从 image-text pair 到 instruction-following 格式的转化是多模态指令微调的关键步骤。其核心思想是：
用预设的 Prompt 模板将原始描述性文本转化为任务指令，让模型学会“根据指令+图像”生成回答。
通过这种方式，我们可以大幅扩展多模态模型在图像理解、对话和问答等任务中的能力。