論文の概要: Unlock the Power: Competitive Distillation for Multi-Modal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08213v1
• Date: Tue, 14 Nov 2023 14:49:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 13:52:18.611940
• Title: Unlock the Power: Competitive Distillation for Multi-Modal Large Language Models
• Title（参考訳）: パワーをアンロックする:マルチモーダル大言語モデルの競合蒸留
• Authors: Xinwei Li, Li Lin, Shuai Wang, Chen Qian
• Abstract要約: 競合型マルチモーダル蒸留フレームワーク(CoMD)は,教師モデルと学生モデル間の双方向フィードバックをキャプチャする。 多様なデータセットを実験的に分析した結果,我々の知識伝達手法は学生モデルの性能を継続的に改善することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.25135606956287
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, multi-modal content generation has attracted lots of attention from researchers by investigating the utilization of visual instruction tuning based on large language models (LLMs). To enhance the performance and generalization ability of such LLMs, the practice of distilling knowledge from pretrained multi-modal models (a.k.a. teachers) to more compact multi-modal LLMs (students) has gained considerable interest. However, the prevailing paradigm of instructiontuning in multi-modal LLMs knowledge distillation is resource-intensive and unidirectional, neglecting the potential for mutual feedback between the student and teacher models. Thus, we propose an innovative Competitive Multi-modal Distillation framework (CoMD), which captures bidirectional feedback between teacher and student models and continually updates the multi-modal capabilities that the student model has learned. It comprises two stages: multi-modal pre-training and multi-modal competitive distillation. The first stage pre-trains the student model on a large number of filtered multi-modal datasets. The second stage facilitates a bidirectional knowledge transfer between the student and teacher models. Our experimental analysis of diverse datasets shows that our knowledge transfer method consistently improves the capabilities of the student model. Finally, the 7B-sized student model after four distillations surpassed the current state-of-the-art model LLaVA-13B on the ScienceQA and LLaVA Test dataset, also outperforms other strong baselines in the zero-shot setting.
• Abstract（参考訳）: 近年,大規模言語モデル(llms)に基づく視覚インストラクションチューニングの利用を検討することで,マルチモーダルコンテンツ生成が研究者の注目を集めている。 このようなLLMの性能と一般化能力を高めるために、事前訓練されたマルチモーダルモデル(例えば教師)からよりコンパクトなマルチモーダルLLM(学生)への知識の蒸留が注目されている。 しかし,マルチモーダルLLMの知識蒸留における指導指導の主流パラダイムは資源集約的で一方向性であり,学生と教師の相互フィードバックの可能性を無視している。 そこで我々は,教師モデルと学生モデル間の双方向フィードバックを捉え,学生モデルが学んだマルチモーダル能力を継続的に更新する,革新的な競合型マルチモーダル蒸留フレームワーク(CoMD)を提案する。 マルチモーダル前訓練とマルチモーダル競合蒸留の2段階からなる。 第1段階では、多数のフィルタ付きマルチモーダルデータセットで学生モデルを事前学習する。 第2段階は、生徒と教師モデル間の双方向の知識伝達を促進する。 多様なデータセットを実験的に分析した結果,知識伝達手法は学生モデルの性能を継続的に改善することがわかった。 最後に、4つの蒸留後の7Bサイズの学生モデルは、ScienceQAとLLaVA Testデータセットの現在の最先端モデルであるLLaVA-13Bを上回り、ゼロショット設定における他の強いベースラインよりも優れている。

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