論文の概要: MoE-LLaVA: Mixture of Experts for Large Vision-Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15947v1
- Date: Mon, 29 Jan 2024 08:13:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-30 15:41:00.816227
- Title: MoE-LLaVA: Mixture of Experts for Large Vision-Language Models
- Title（参考訳）: MoE-LLaVA:大型ビジョンランゲージモデルの専門家の混在
- Authors: Bin Lin, Zhenyu Tang, Yang Ye, Jiaxi Cui, Bin Zhu, Peng Jin, Junwu
Zhang, Munan Ning, Li Yuan
- Abstract要約: 大規模視覚言語モデルのための新しいトレーニング戦略MoE-tuningを提案する。
我々は、MoEベースのスパースLVLMアーキテクチャであるMoE-LLaVAフレームワークを提案する。
実験では、視覚理解におけるMoE-LLaVAの優れた機能と、モデル出力における幻覚の低減の可能性を強調した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.77845434187375
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: For Large Vision-Language Models (LVLMs), scaling the model can effectively
improve performance. However, expanding model parameters significantly
increases the training and inferring costs, as all model parameters are
activated for each token in the calculation. In this work, we propose a novel
training strategy MoE-tuning for LVLMs, which can constructing a sparse model
with an outrageous number of parameter but a constant computational cost, and
effectively addresses the performance degradation typically associated with
multi-modal learning and model sparsity. Furthermore, we present the MoE-LLaVA
framework, a MoE-based sparse LVLM architecture. This framework uniquely
activates only the top-k experts through routers during deployment, keeping the
remaining experts inactive. Our extensive experiments highlight the excellent
capabilities of MoE-LLaVA in visual understanding and its potential to reduce
hallucinations in model outputs. Remarkably, with just 3 billion sparsely
activated parameters, MoE-LLaVA demonstrates performance comparable to the
LLaVA-1.5-7B on various visual understanding datasets and even surpasses the
LLaVA-1.5-13B in object hallucination benchmarks. Through MoE-LLaVA, we aim to
establish a baseline for sparse LVLMs and provide valuable insights for future
research in developing more efficient and effective multi-modal learning
systems. Code is released at \url{https://github.com/PKU-YuanGroup/MoE-LLaVA}.
- Abstract（参考訳）: 大きなビジョン言語モデル(lvlms)では、モデルをスケールすることで、パフォーマンスが効果的に向上します。
しかしながら、モデルパラメータの拡張は、計算の各トークンに対してすべてのモデルパラメータがアクティベートされるため、トレーニングと推論コストを大幅に増加させる。
本研究では,LVLMのための新しいトレーニング戦略であるMoE-tuningを提案する。これは,パラメータが無数のスパースモデルを構築することができるが,計算コストは一定であり,マルチモーダル学習やモデル空間に典型的な性能劣化に効果的に対処できる。
さらに、MoEベースのスパースLVLMアーキテクチャであるMoE-LLaVAフレームワークを提案する。
このフレームワークは、デプロイ中にルータを通じてトップkの専門家のみをアクティベートする。
広汎な実験では、視覚理解におけるMoE-LLaVAの優れた機能と、モデル出力における幻覚の低減の可能性を強調した。
注目すべきは、わずか30億の活性パラメータで、MoE-LLaVAは様々な視覚的理解データセット上でのLLaVA-1.5-7Bに匹敵するパフォーマンスを示し、オブジェクト幻覚ベンチマークではLLaVA-1.5-13Bを超えていることだ。
MoE-LLaVAを通じて、スパースLVLMのベースラインを確立し、より効率的で効果的なマルチモーダル学習システムの開発において、今後の研究に有用な洞察を提供する。
コードは \url{https://github.com/PKU-YuanGroup/MoE-LLaVA} で公開されている。
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