論文の概要: Cloud-Device Collaborative Learning for Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16279v1
• Date: Tue, 26 Dec 2023 18:46:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 20:19:58.031786
• Title: Cloud-Device Collaborative Learning for Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: マルチモーダル大規模言語モデルのためのクラウド・デバイス協調学習
• Authors: Guanqun Wang, Jiaming Liu, Chenxuan Li, Junpeng Ma, Yuan Zhang, Xinyu Wei, Kevin Zhang, Maurice Chong, Ray Zhang, Yijiang Liu, Shanghang Zhang
• Abstract要約: 本稿では,クラウド・デバイス協調型継続的適応フレームワークを導入し,デバイス分割型MLLMの性能向上を図る。 当社のフレームワークは,効率的なデータ伝送のためのデバイス間アップリンク,クラウドベースの知識適応,モデルデプロイメントのための最適化されたクラウド間ダウンリンクという,3つの重要なコンポーネントで構成されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.65882336700547
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The burgeoning field of Multimodal Large Language Models (MLLMs) has exhibited remarkable performance in diverse tasks such as captioning, commonsense reasoning, and visual scene understanding. However, the deployment of these large-scale MLLMs on client devices is hindered by their extensive model parameters, leading to a notable decline in generalization capabilities when these models are compressed for device deployment. Addressing this challenge, we introduce a Cloud-Device Collaborative Continual Adaptation framework, designed to enhance the performance of compressed, device-deployed MLLMs by leveraging the robust capabilities of cloud-based, larger-scale MLLMs. Our framework is structured into three key components: a device-to-cloud uplink for efficient data transmission, cloud-based knowledge adaptation, and an optimized cloud-to-device downlink for model deployment. In the uplink phase, we employ an Uncertainty-guided Token Sampling (UTS) strategy to effectively filter out-of-distribution tokens, thereby reducing transmission costs and improving training efficiency. On the cloud side, we propose Adapter-based Knowledge Distillation (AKD) method to transfer refined knowledge from large-scale to compressed, pocket-size MLLMs. Furthermore, we propose a Dynamic Weight update Compression (DWC) strategy for the downlink, which adaptively selects and quantizes updated weight parameters, enhancing transmission efficiency and reducing the representational disparity between cloud and device models. Extensive experiments on several multimodal benchmarks demonstrate the superiority of our proposed framework over prior Knowledge Distillation and device-cloud collaboration methods. Notably, we also validate the feasibility of our approach to real-world experiments.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)の急成長する分野は、キャプション、常識推論、視覚的シーン理解といった様々なタスクにおいて顕著なパフォーマンスを示している。 しかし、これらの大規模MLLMのクライアントデバイスへの展開は、その広範囲なモデルパラメータによって妨げられ、これらのモデルがデバイス展開のために圧縮されると、一般化能力が著しく低下する。 この課題に対処するために、クラウドベースの大規模MLLMの堅牢性を活用して、圧縮されたデバイスデプロイMLLMの性能を高めるために設計されたクラウドデバイス協調型継続的適応フレームワークを導入する。 私たちのフレームワークは3つの重要なコンポーネントで構成されています。効率的なデータ転送のためのデバイス間アップリンク、クラウドベースの知識適応、モデル展開のための最適化されたクラウド間ダウンリンクです。 アップリンクフェーズでは、不確実性誘導トークンサンプリング(uts)戦略を採用し、分散トークンを効果的にフィルタリングし、伝送コストを低減し、トレーニング効率を向上させる。 クラウド側では、大規模から圧縮されたポケットサイズのMLLMから洗練された知識を伝達するAdapter-based Knowledge Distillation (AKD)法を提案する。 さらに,このダウンリンクの動的重み更新圧縮(dwc)戦略を提案する。これは,更新重みパラメータを適応的に選択し,定量化し,伝送効率を向上し,クラウドとデバイスモデル間の表現格差を低減させる。 複数のマルチモーダルベンチマークに関する広範囲な実験により,先行知識蒸留法やデバイス・クラウド協調法よりも,提案フレームワークが優れていることが示された。 また,実世界実験へのアプローチの実現可能性についても検証した。

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