論文の概要: LLaVA-KD: A Framework of Distilling Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16236v2
• Date: Fri, 25 Oct 2024 06:19:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 09:36:57.613771
• Title: LLaVA-KD: A Framework of Distilling Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: LLaVA-KD:マルチモーダル大言語モデルの拡張フレームワーク
• Authors: Yuxuan Cai, Jiangning Zhang, Haoyang He, Xinwei He, Ao Tong, Zhenye Gan, Chengjie Wang, Xiang Bai,
• Abstract要約: 本稿では,l-MLLMからs-MLLMへ知識を伝達する新しいフレームワークを提案する。 具体的には,l-MLLMとs-MLLMの視覚的テキスト出力分布のばらつきを最小限に抑えるために,MDist(Multimodal Distillation)を導入する。 また,S-MLLMの可能性を完全に活用するための3段階学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.19607283302712
• License:
• Abstract: The success of Large Language Models (LLM) has led researchers to explore Multimodal Large Language Models (MLLM) for unified visual and linguistic understanding. However, the increasing model size and computational complexity of MLLM limit their use in resource-constrained environments. Small-scale MLLM (s-MLLM) aims to retain the capabilities of the large-scale model (l-MLLM) while reducing computational demands, but resulting in a significant decline in performance. To address the aforementioned issues, we propose a novel LLaVA-KD framework to transfer knowledge from l-MLLM to s-MLLM. Specifically, we introduce Multimodal Distillation (MDist) to minimize the divergence between the visual-textual output distributions of l-MLLM and s-MLLM, and Relation Distillation (RDist) to transfer l-MLLM's ability to model correlations between visual features. Additionally, we propose a three-stage training scheme to fully exploit the potential of s-MLLM: 1) Distilled Pre-Training to align visual-textual representations, 2) Supervised Fine-Tuning to equip the model with multimodal understanding, and 3) Distilled Fine-Tuning to further transfer l-MLLM capabilities. Our approach significantly improves performance without altering the small model's architecture. Extensive experiments and ablation studies validate the effectiveness of each proposed component. Code will be available at https://github.com/Fantasyele/LLaVA-KD.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の成功により、研究者は視覚と言語を統一した理解のためにMLLM(Multimodal Large Language Models)を探索した。 しかし、MLLMのモデルサイズの増加と計算複雑性は、資源制約のある環境での使用を制限する。 小型MLLM(s-MLLM)は、計算要求を減らしながら大規模モデル(l-MLLM)の能力を維持することを目的としているが、性能は著しく低下する。 上記の課題に対処するため,l-MLLMからs-MLLMへ知識を伝達する新しいLLaVA-KDフレームワークを提案する。 具体的には,l-MLLMとs-MLLMの視覚的テキスト出力分布のばらつきを最小限に抑えるためのMDistと,l-MLLMの視覚的特徴間の相関関係をモデル化するRDistを紹介する。 さらに、s-MLLMの可能性を完全に活用するための3段階のトレーニング手法を提案する。 1) 視覚・テクスチュア表現の整合のための蒸留前訓練 2)マルチモーダル理解とモデル装備のための細調整の監督 3)l-MLLM機能を更に伝達するための蒸留細管 私たちのアプローチは、小さなモデルのアーキテクチャを変更することなく、パフォーマンスを大幅に改善します。 広範囲な実験とアブレーション研究により、提案した各成分の有効性が検証された。 コードはhttps://github.com/Fantasyele/LLaVA-KD.comで入手できる。

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