論文の概要: ML-Mamba: Efficient Multi-Modal Large Language Model Utilizing Mamba-2

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19832v3
• Date: Wed, 21 Aug 2024 09:52:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-22 21:46:26.847790
• Title: ML-Mamba: Efficient Multi-Modal Large Language Model Utilizing Mamba-2
• Title（参考訳）: ML-Mamba:Mamba-2を利用したマルチモーダル大言語モデル
• Authors: Wenjun Huang, Jiakai Pan, Jiahao Tang, Yanyu Ding, Yifei Xing, Yuhe Wang, Zhengzhuo Wang, Jianguo Hu,
• Abstract要約: 本稿では,マルチモーダル言語モデルであるML-Mambaを紹介する。 トランスフォーマーベースのバックボーンを事前訓練したMamba-2モデルに置き換え、マルチモーダル学習に2次元視覚選択的走査機構を統合する方法を模索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.30176340351235
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal Large Language Models (MLLMs) have attracted much attention for their multifunctionality. However, traditional Transformer architectures incur significant overhead due to their secondary computational complexity. To address this issue, we introduce ML-Mamba, a multimodal language model, which utilizes the latest and efficient Mamba-2 model for inference. Mamba-2 is known for its linear scalability and fast processing of long sequences. We replace the Transformer-based backbone with a pre-trained Mamba-2 model and explore methods for integrating 2D visual selective scanning mechanisms into multimodal learning while also trying various visual encoders and Mamba-2 model variants. Our extensive experiments in various multimodal benchmark tests demonstrate the competitive performance of ML-Mamba and highlight the potential of state space models in multimodal tasks. The experimental results show that: (1) we empirically explore how to effectively apply the 2D vision selective scan mechanism for multimodal learning. We propose a novel multimodal connector called the Mamba-2 Scan Connector (MSC), which enhances representational capabilities. (2) ML-Mamba achieves performance comparable to state-of-the-art methods such as TinyLaVA and MobileVLM v2 through its linear sequential modeling while faster inference speed; (3) Compared to multimodal models utilizing Mamba-1, the Mamba-2-based ML-Mamba exhibits superior inference performance and effectiveness.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)はその多機能性に対して多くの注目を集めている。 しかし、従来のTransformerアーキテクチャは二次計算の複雑さのために大きなオーバーヘッドを発生させる。 この問題に対処するために,ML-Mambaを導入した。ML-Mambaは,最新の効率的なMamba-2モデルを用いて推論を行うマルチモーダル言語モデルである。 Mamba-2はその線形スケーラビリティと長いシーケンスの高速処理で知られている。 トランスフォーマーをベースとしたバックボーンを事前訓練したMamba-2モデルに置き換え、マルチモーダル学習に2次元視覚選択的スキャン機構を統合する方法を検討するとともに、様々なビジュアルエンコーダやMamba-2モデルの変種を試す。 各種マルチモーダルベンチマーク実験において,ML-Mambaの競合性能を実証し,マルチモーダルタスクにおける状態空間モデルの可能性を明らかにする。 1)マルチモーダル学習に2次元視覚選択走査機構を効果的に適用する方法を実証的に検討した。 本稿では,Mamba-2 Scan Connector (MSC) と呼ばれる新しいマルチモーダルコネクタを提案する。 2) ML-Mamba は,TinyLaVA や MobileVLM v2 などの最先端手法に匹敵する性能を実現し,その線形逐次モデリングを高速な推論速度で実現し,また,Mamba-1 を用いたマルチモーダルモデルと比較すると,Mamba-2 ベースの ML-Mamba の方が優れた推論性能と有効性を示す。

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