論文の概要: VL-Mamba: Exploring State Space Models for Multimodal Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13600v1
• Date: Wed, 20 Mar 2024 13:48:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-21 16:38:11.068965
• Title: VL-Mamba: Exploring State Space Models for Multimodal Learning
• Title（参考訳）: VL-Mamba:マルチモーダル学習のための状態空間モデル
• Authors: Yanyuan Qiao, Zheng Yu, Longteng Guo, Sihan Chen, Zijia Zhao, Mingzhen Sun, Qi Wu, Jing Liu,
• Abstract要約: 本研究では,状態空間モデルに基づく多モーダル大規模言語モデルであるVL-Mambaを提案する。 具体的には、まず、LLamaやVicunaのようなトランスフォーマーベースのバックボーン言語モデルを、事前訓練されたMamba言語モデルに置き換える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.701028299912398
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal large language models (MLLMs) have attracted widespread interest and have rich applications. However, the inherent attention mechanism in its Transformer structure requires quadratic complexity and results in expensive computational overhead. Therefore, in this work, we propose VL-Mamba, a multimodal large language model based on state space models, which have been shown to have great potential for long-sequence modeling with fast inference and linear scaling in sequence length. Specifically, we first replace the transformer-based backbone language model such as LLama or Vicuna with the pre-trained Mamba language model. Then, we empirically explore how to effectively apply the 2D vision selective scan mechanism for multimodal learning and the combinations of different vision encoders and variants of pretrained Mamba language models. The extensive experiments on diverse multimodal benchmarks with competitive performance show the effectiveness of our proposed VL-Mamba and demonstrate the great potential of applying state space models for multimodal learning tasks.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal large language model)は広く関心を集めており、豊富な応用がある。 しかし、トランスフォーマー構造に固有の注意機構は2次複雑さを必要とし、計算コストがかかる。 そこで本研究では,状態空間モデルに基づく多モーダル大規模言語モデルであるVL-Mambaを提案する。 具体的には、まず、LLamaやVicunaのようなトランスフォーマーベースのバックボーン言語モデルを、事前訓練されたMamba言語モデルに置き換える。 そこで我々は,マルチモーダル学習に2次元視覚選択スキャン機構を効果的に適用し,様々な視覚エンコーダと事前訓練されたマンバ言語モデルの変種を併用する方法を実証的に検討した。 多様なマルチモーダルベンチマークと競争性能に関する広範な実験は、提案したVL-Mambaの有効性を示し、マルチモーダル学習タスクに状態空間モデルを適用する大きな可能性を示している。

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