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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12379v5
• Date: Thu, 4 Jul 2024 02:55:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 00:22:48.700976
• Title: Mixture of Cluster-conditional LoRA Experts for Vision-language Instruction Tuning
• Title（参考訳）: 視覚言語学習のためのクラスタ条件付き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、命令クラスタに基づいてタスクカスタマイズされた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。 InstructBLIPとLLaVAの実験はMoCLEの有効性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.94230363140771
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Instruction tuning of 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, the diversity of training tasks of different sources and formats would lead to inevitable task conflicts, where different tasks conflict 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 generalization capabilities of MoCLE for novel instructions. Extensive experiments on InstructBLIP and LLaVA 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、異なるソースとフォーマットのトレーニングタスクの多様性は、同じモデルのパラメータのセットに対して異なるタスクが競合する、必然的なタスク競合を引き起こす。 そこで本研究では,クラスタ条件付きLoRAエキスパートの混合(Mixture of Cluster-conditional LoRA Experts (MoCLE))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。 InstructBLIPとLLaVAの大規模な実験により、MoCLEの有効性が示された。

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