論文の概要: An Empirical Study on Parameter-Efficient Fine-Tuning for MultiModal Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05130v1
- Date: Fri, 7 Jun 2024 17:58:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-10 13:02:56.860387
- Title: An Empirical Study on Parameter-Efficient Fine-Tuning for MultiModal Large Language Models
- Title（参考訳）: マルチモーダル大言語モデルのためのパラメータ効率の良いファインチューニングに関する実証的研究
- Authors: Xiongtao Zhou, Jie He, Yuhua Ke, Guangyao Zhu, Víctor Gutiérrez-Basulto, Jeff Z. Pan,
- Abstract要約: マルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) はマルチモーダルタスクにおいて顕著な機能を示した。
しかし、MLLMの全てのパラメータを微調整することは、通常数十億のパラメータを含むため困難になっている。
本稿では,オープンソースMLLMのLPMコンポーネントを微調整するために,4つのPEFT手法を用いた実験的検討を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.202759186103497
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multimodal large language models (MLLMs) fine-tuned with multimodal instruction datasets have demonstrated remarkable capabilities in multimodal tasks. However, fine-tuning all parameters of MLLMs has become challenging as they usually contain billions of parameters. To address this issue, we study parameter-efficient fine-tuning (PEFT) methods for MLLMs. We aim to identify effective methods for enhancing the performance of MLLMs in scenarios where only a limited number of parameters are trained. This paper conducts empirical studies using four popular PEFT methods to fine-tune the LLM component of open-source MLLMs. We present a comprehensive analysis that encompasses various aspects, including the impact of PEFT methods on various models, parameters and location of the PEFT module, size of fine-tuning data, model stability based on PEFT methods, MLLM's generalization, and hallucination. We evaluated four PEFT methods on seven datasets from two different categories: unseen and seen datasets. Across all experiments, we show that the adapter is the best-performing PEFT method. At the same time, fine-tuning the connector layers leads to improved performance in most MLLMs. Code and data are available at https://github.com/alenai97/PEFT-MLLM.git.
- Abstract（参考訳）: マルチモーダル・大規模言語モデル(MLLM)はマルチモーダル・インストラクション・データセットで微調整され、マルチモーダル・タスクにおいて顕著な機能を示した。
しかし、MLLMの全てのパラメータを微調整することは、通常数十億のパラメータを含むため困難になっている。
この問題に対処するため,MLLMのためのパラメータ効率細調整法(PEFT)について検討した。
本研究の目的は,限られた数のパラメータしか訓練されないシナリオにおいて,MLLMの性能を向上させる効果的な方法を見つけることである。
本稿では,オープンソースMLLMのLPM成分を微調整するために,4つのPEFT法を用いて実証的研究を行う。
本稿では,PEFT法がPEFTモジュールの様々なモデル,パラメータ,位置に与える影響,微調整データのサイズ,PEFT法に基づくモデル安定性,MLLMの一般化,幻覚など,様々な側面を包括的に分析する。
両カテゴリの異なる7つのデータセットに対して, PEFT法を4つ評価した。
すべての実験において,このアダプタがPEFT法として最適であることを示す。
同時に、コネクタ層を微調整することで、ほとんどのMLLMの性能が向上する。
コードとデータはhttps://github.com/alenai97/PEFT-MLLM.gitで公開されている。
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