論文の概要: Alt-MoE: Multimodal Alignment via Alternating Optimization of Multi-directional MoE with Unimodal Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05929v2
- Date: Thu, 19 Dec 2024 07:31:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-20 13:28:16.814546
- Title: Alt-MoE: Multimodal Alignment via Alternating Optimization of Multi-directional MoE with Unimodal Models
- Title(参考訳): Alt-MoE:一様モデルを用いた多方向MoEの交互最適化によるマルチモーダルアライメント
- Authors: Hongyang Lei, Xiaolong Cheng, Dan Wang, Kun Fan, Qi Qin, Huazhen Huang, Yetao Wu, Qingqing Gu, Zhonglin Jiang, Yong Chen, Luo Ji,
- Abstract要約: そこで我々は、MoE(Mixture of Experts)をモダリティにまたがる統一多方向コネクタとして利用する、新しいトレーニングフレームワークAlt-MoEを紹介する。
我々の手法は、いくつかの優れたユニモーダルモデルで検証されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.928469290518152
- License:
- Abstract: Recent Large Multi-Modal Models (LMMs) have made significant advancements in multi-modal alignment by employing lightweight connection modules to facilitate the representation and fusion of knowledge from existing pre-trained uni-modal models. However, these methods still rely on modality-specific and direction-specific connectors, leading to compartmentalized knowledge representations and reduced computational efficiency, which limits the model's ability to form unified multi-modal representations. To address these issues, we introduce a novel training framework, Alt-MoE, which employs the Mixture of Experts (MoE) as a unified multi-directional connector across modalities, and employs a multi-step sequential alternating unidirectional alignment strategy, which converges to bidirectional alignment over iterations. The extensive empirical studies revealed the following key points: 1) Alt-MoE achieves competitive results by integrating diverse knowledge representations from uni-modal models. This approach seamlessly fuses the specialized expertise of existing high-performance uni-modal models, effectively synthesizing their domain-specific knowledge into a cohesive multi-modal representation. 2) Alt-MoE efficiently scales to new tasks and modalities without altering its model architecture or training strategy. Furthermore, Alt-MoE operates in latent space, supporting vector pre-storage and real-time retrieval via lightweight multi-directional MoE, thereby facilitating massive data processing. Our methodology has been validated on several well-performing uni-modal models (LLAMA3, Qwen2, and DINOv2), achieving competitive results on a wide range of downstream tasks and datasets.
- Abstract(参考訳): 近年のLarge Multi-Modal Models (LMM) は、既存の訓練済みユニモーダルモデルからの知識の表現と融合を容易にするために、軽量な接続モジュールを利用することにより、マルチモーダルアライメントにおいて大きな進歩を遂げている。
しかしながら、これらの手法はモダリティ固有のコネクタと方向固有のコネクタに依存しており、分割化された知識表現と計算効率の低下をもたらし、モデルが統一されたマルチモーダル表現を形成する能力を制限する。
これらの問題に対処するため、我々はAlt-MoEという新しいトレーニングフレームワークを導入し、Mixture of Experts (MoE) をモダリティにまたがる統一された多方向コネクターとして採用し、複数ステップの逐次的な一方向アライメント戦略を採用し、反復よりも双方向アライメントに収束する。
広範な実証研究により、以下の要点が明らかになった。
1)Alt-MoEは,ユニモーダルモデルから多様な知識表現を統合することで,競争的な結果を得る。
このアプローチは、既存の高性能ユニモーダルモデルの専門知識をシームレスに融合させ、ドメイン固有の知識を結合的なマルチモーダル表現に効果的に合成する。
2)Alt-MoEは、モデルアーキテクチャやトレーニング戦略を変更することなく、新しいタスクやモダリティに効率的にスケールする。
さらに、Alt-MoEは遅延空間で動作し、ベクトルプレストレージと軽量な多方向MoEによるリアルタイム検索をサポートし、大量のデータ処理を容易にする。
提案手法は,複数の一様モデル (LLAMA3, Qwen2, DINOv2) で検証され, 広範囲の下流タスクとデータセットで競合する結果を得た。
関連論文リスト
- SM3Det: A Unified Model for Multi-Modal Remote Sensing Object Detection [73.49799596304418]
本稿では,リモートセンシングのためのマルチモーダルデータセットとマルチタスクオブジェクト検出(M2Det)という新しいタスクを提案する。
水平方向または指向方向の物体を、あらゆるセンサーから正確に検出するように設計されている。
この課題は、1)マルチモーダルモデリングの管理に関わるトレードオフ、2)マルチタスク最適化の複雑さに起因する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-30T02:47:51Z) - Towards Modality Generalization: A Benchmark and Prospective Analysis [56.84045461854789]
本稿では,モダリティ・ジェネリゼーション(MG)について述べる。
マルチモーダルアルゴリズムを特徴とする包括的ベンチマークを提案し,一般化に着目した既存手法を適用した。
私たちの研究は、堅牢で適応可能なマルチモーダルモデルを進化させる基盤を提供し、現実的なシナリオで目に見えないモダリティを扱えるようにします。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-24T08:38:35Z) - Learning Robust Anymodal Segmentor with Unimodal and Cross-modal Distillation [30.33381342502258]
主な課題はユニモーダルバイアス(unimodal bias)であり、マルチモーダルセグメンタが特定のモダリティに依存しているため、他のセグメンタが欠落するとパフォーマンスが低下する。
視覚的モダリティの組み合わせを扱える頑健なセグメンタを学習するための最初のフレームワークを開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-26T06:15:27Z) - LLMs Can Evolve Continually on Modality for X-Modal Reasoning [62.2874638875554]
既存の手法は、モーダル固有の事前訓練とジョイント・モーダルチューニングに大きく依存しており、新しいモーダルへと拡張する際の計算上の負担が大きくなった。
PathWeaveは、Modal-Path sWitchingとExpAnsion機能を備えた柔軟でスケーラブルなフレームワークである。
PathWeaveは最先端のMLLMと互換性があり、パラメータトレーニングの負担を98.73%削減する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-26T13:19:57Z) - Anchors Aweigh! Sail for Optimal Unified Multi-Modal Representations [16.036997801745905]
マルチモーダル学習は、機械学習モデルが多様なデータソースを融合し利用できるようにする上で重要な役割を果たす。
ImageBindのような最近のバインディング手法では、固定アンカーのモダリティを使用して、アンカーのモダル埋め込み空間内のマルチモーダルデータをアライメントする。
我々はCentroBindを提案する。CentroBindは、固定アンカーを必要としない、シンプルだが強力なアプローチである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-02T23:19:23Z) - Detached and Interactive Multimodal Learning [17.843121072628477]
本稿では,モダリティにまたがる補完情報を学習するための新しいMMLフレームワークであるDI-MMLを紹介する。
各モダリティエンコーダを独立した学習目標で個別に訓練することで、競争に対処する。
音声・視覚・フロー画像・前面画像データを用いた実験は,提案手法の優れた性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-28T15:38:58Z) - Uni-MoE: Scaling Unified Multimodal LLMs with Mixture of Experts [54.529880848937104]
そこで我々は,MoEアーキテクチャをUni-MoEと呼ぶ一貫したMLLMを開発し,様々なモダリティを扱えるようにした。
具体的には、統一マルチモーダル表現のためのコネクタを持つモダリティ特化エンコーダを特徴とする。
マルチモーダルデータセットの包括的集合を用いた命令調整Uni-MoEの評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-18T12:16:01Z) - Unified Multi-modal Unsupervised Representation Learning for
Skeleton-based Action Understanding [62.70450216120704]
教師なしの事前訓練は骨格に基づく行動理解において大きな成功を収めた。
我々はUmURLと呼ばれる統一マルチモーダル非教師なし表現学習フレームワークを提案する。
UmURLは効率的な早期融合戦略を利用して、マルチモーダル機能を単一ストリームで共同でエンコードする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-06T13:56:57Z) - Learning Unseen Modality Interaction [54.23533023883659]
マルチモーダル学習は、すべてのモダリティの組み合わせが訓練中に利用でき、クロスモーダル対応を学ぶことを前提としている。
我々は、目に見えないモダリティ相互作用の問題を提起し、第1の解を導入する。
異なるモジュラリティの多次元的特徴を、豊富な情報を保存した共通空間に投影するモジュールを利用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-22T10:53:10Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。