論文の概要: Mixture of Cluster-conditional LoRA Experts for Vision-language Instruction Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12379v1
• Date: Tue, 19 Dec 2023 18:11:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 14:42:30.449055
• Title: Mixture of Cluster-conditional LoRA Experts for Vision-language Instruction Tuning
• Title（参考訳）: 視覚言語インストラクションチューニングのためのクラスタ条件loraエキスパートの混合
• Authors: Yunhao Gou, Zhili Liu, Kai Chen, Lanqing Hong, Hang Xu, Aoxue Li, Dit-Yan Yeung, James T. Kwok, Yu Zhang
• Abstract要約: クラスター条件のLoRAエキスパート(MoCLE)の混合 MoCLEはタスクカスタマイズモデルパラメータを活性化するために設計された新しいMixture of Expertsアーキテクチャである。 新規な命令に対するMoCLEの一般化能力を改善するために、別個のユニバーサルエキスパートがさらに組み込まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.53493981808238
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Instruction tuning of the Large Vision-language Models (LVLMs) has revolutionized the development of versatile models with zero-shot generalization across a wide range of downstream vision-language tasks. However, diversity of training tasks of different sources and formats would lead to inevitable task conflicts, where different tasks conflicts for the same set of model parameters, resulting in sub-optimal instruction-following abilities. To address that, we propose the Mixture of Cluster-conditional LoRA Experts (MoCLE), a novel Mixture of Experts (MoE) architecture designed to activate the task-customized model parameters based on the instruction clusters. A separate universal expert is further incorporated to improve the generalization capabilities of MoCLE for novel instructions. Extensive experiments on 10 zero-shot tasks demonstrate the effectiveness of MoCLE.
• Abstract（参考訳）: LVLM(Large Vision-Language Models)のインストラクションチューニングは、幅広い下流視覚言語タスクにおいてゼロショットの一般化を伴う多目的モデルの開発に革命をもたらした。 しかし、異なるソースやフォーマットのトレーニングタスクの多様性は避けられないタスク競合につながり、異なるタスクが同じモデルパラメータのセットで競合し、結果として最適な命令追従能力となる。 そこで本研究では,タスクにカスタマイズされたモデルパラメータをアクティベートするために設計された,新しい混合型エキスパート (moe) アーキテクチャであるクラスタ条件型lora専門家 (mocle) の混合を提案する。 新たな命令に対するMoCLEの一般化能力を改善するために、別個のユニバーサルエキスパートが組み込まれている。 10のゼロショットタスクに関する大規模な実験は、MoCLEの有効性を示している。

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