論文の概要: MoME: Mixture of Multimodal Experts for Generalist Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12709v1
• Date: Wed, 17 Jul 2024 16:31:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-18 16:26:03.946570
• Title: MoME: Mixture of Multimodal Experts for Generalist Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: MoME:汎用マルチモーダル大言語モデルのためのマルチモーダルエキスパートの混在
• Authors: Leyang Shen, Gongwei Chen, Rui Shao, Weili Guan, Liqiang Nie,
• Abstract要約: 本稿では,タスク干渉を緩和し,汎用MLLMを得るためのマルチモーダルエキスパート(MoME)の混合を提案する。 私たちのMoMEは、視覚専門家の混合(MoVE)と言語専門家の混合(MoLE)の2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）: 57.091523832149655
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal large language models (MLLMs) have demonstrated impressive capabilities across various vision-language tasks. However, a generalist MLLM typically underperforms compared with a specialist MLLM on most VL tasks, which can be attributed to task interference. In this paper, we propose a mixture of multimodal experts (MoME) to mitigate task interference and obtain a generalist MLLM. Our MoME is composed of two key components, a mixture of vision experts (MoVE) and a mixture of language experts (MoLE). MoVE can adaptively modulate the features transformed from various vision encoders, and has a strong compatibility in transformation architecture. MoLE incorporates sparsely gated experts into LLMs to achieve painless improvements with roughly unchanged inference costs. In response to task interference, our MoME specializes in both vision and language modality to adapt to task discrepancies. Extensive experiments show that MoME significantly improves the performance of generalist MLLMs across various VL tasks. The source code is released at https://github.com/JiuTian-VL/MoME
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal large language model)は、様々な視覚言語タスクにまたがる印象的な機能を示す。 しかしながら、一般的なMLLMは、ほとんどのVLタスクにおいて専門家のMLLMと比較して性能が劣る。 本稿では,タスク干渉を緩和し,汎用MLLMを得るためのマルチモーダルエキスパート(MoME)の混合を提案する。 私たちのMoMEは、視覚専門家の混合(MoVE)と言語専門家の混合(MoLE)の2つの重要なコンポーネントで構成されています。 MoVEは様々な視覚エンコーダから変換された機能を適応的に調整することができ、トランスフォーメーションアーキテクチャにおいて強い互換性を持つ。 MoLEは、わずかに制限された専門家をLSMに組み込んで、ほとんど変化のない推論コストで痛みのない改善を実現している。 タスクの干渉に対応するため、我々のMoMEは、タスクの相違に適応するために、視覚と言語モダリティの両方を専門としています。 大規模な実験により、MoMEは様々なVLタスクにおけるジェネラリストMLLMの性能を大幅に改善することが示された。 ソースコードはhttps://github.com/JiuTian-VL/MoMEで公開されている。

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