論文の概要: LLaCA: Multimodal Large Language Continual Assistant

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10868v1
• Date: Tue, 08 Oct 2024 11:24:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:35.361598
• Title: LLaCA: Multimodal Large Language Continual Assistant
• Title（参考訳）: LLaCA: マルチモーダル大規模言語継続アシスタント
• Authors: Jingyang Qiao, Zhizhong Zhang, Xin Tan, Yanyun Qu, Shouhong Ding, Yuan Xie,
• Abstract要約: MCIT(Multimodal Continual Instruction Tuning)は、MLLMにシーケンシャルデータセットにおける人間の意図に従うよう継続的に指示するために用いられる。 既存の勾配更新は、以前のデータセットのチューニング性能を著しく損なうことになる。 本稿では,この課題に対処するため,LLaCA (Multimodal Large Language Continual Assistant) という手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.585544987096974
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Instruction tuning guides the Multimodal Large Language Models (MLLMs) in aligning different modalities by designing text instructions, which seems to be an essential technique to enhance the capabilities and controllability of foundation models. In this framework, Multimodal Continual Instruction Tuning (MCIT) is adopted to continually instruct MLLMs to follow human intent in sequential datasets. We observe existing gradient update would heavily destroy the tuning performance on previous datasets and the zero-shot ability during continual instruction tuning. Exponential Moving Average (EMA) update policy owns the ability to trace previous parameters, which can aid in decreasing forgetting. However, its stable balance weight cannot deal with the ever-changing datasets, leading to the out-of-balance between plasticity and stability of MLLMs. In this paper, we propose a method called Multimodal Large Language Continual Assistant (LLaCA) to address the challenge. Starting from the trade-off prerequisite and EMA update, we propose the plasticity and stability ideal condition. Based on Taylor expansion in the loss function, we find the optimal balance weight is basically according to the gradient information and previous parameters. We automatically determine the balance weight and significantly improve the performance. Through comprehensive experiments on LLaVA-1.5 in a continual visual-question-answering benchmark, compared with baseline, our approach not only highly improves anti-forgetting ability (with reducing forgetting from 22.67 to 2.68), but also significantly promotes continual tuning performance (with increasing average accuracy from 41.31 to 61.89). Our code will be published soon.
• Abstract（参考訳）: インストラクションチューニングは、基本モデルの能力と制御性を高めるために欠かせない技術であるように思われるテキスト命令を設計することで、異なるモダリティを整合させるためのMLLM(Multimodal Large Language Models)を導く。 このフレームワークでは、連続的なデータセットにおける人間の意図に従うようにMLLMに継続的に指示するために、MCIT(Multimodal Continual Instruction Tuning)が採用されている。 既存の勾配更新によって、前回のデータセットのチューニング性能と連続的なチューニングチューニング時のゼロショット能力が大幅に損なわれるのを観察する。 指数移動平均 (Exponential moving Average, EMA) 更新ポリシーは、過去のパラメータをトレースする機能を所有しており、忘れることを減らすのに役立つ。 しかし、その安定したバランスウェイトは、常に変化するデータセットに対処できないため、MLLMの可塑性と安定性のバランスが外れる。 本稿では,この課題に対処するため,LLaCA (Multimodal Large Language Continual Assistant) という手法を提案する。 トレードオフ前提条件とEMA更新から始めて,塑性と安定性の理想的な条件を提案する。 損失関数のテイラー展開に基づいて、最適バランスウェイトは基本的に勾配情報とそれ以前のパラメータに従っている。 我々は自動的にバランスウェイトを決定し、性能を大幅に改善する。 ベースラインと比較して,LLaVA-1.5の総合的な実験を通じて,提案手法はアンチフォッゲッティング能力(22.67から2.68に低下)を向上するだけでなく,継続チューニング性能(平均精度41.31から61.89に向上)を著しく向上させる。 私たちのコードはまもなく公開されるでしょう。

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