論文の概要: Awaker2.5-VL: Stably Scaling MLLMs with Parameter-Efficient Mixture of Experts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10669v1
• Date: Sat, 16 Nov 2024 02:10:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:33:33.657864
• Title: Awaker2.5-VL: Stably Scaling MLLMs with Parameter-Efficient Mixture of Experts
• Title（参考訳）: Awaker2.5-VL: パラメータ効率の良い専門家混合によるMLLMの安定スケーリング
• Authors: Jinqiang Long, Yanqi Dai, Guoxing Yang, Hongpeng Lin, Nanyi Fei, Yizhao Gao, Zhiwu Lu,
• Abstract要約: MLLM(Multimodal Large Language Models)に適したMixture of Experts(MoE)アーキテクチャであるAwaker2.5-VLを提案する。 Awaker2.5-VLのトレーニングと推論を高速化するために、我々のモデルの各専門家はローランク適応(LoRA)構造として考案される。 複数の最新のベンチマークの実験では、Awaker2.5-VLの有効性が示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.066098443321966
• License:
• Abstract: As the research of Multimodal Large Language Models (MLLMs) becomes popular, an advancing MLLM model is typically required to handle various textual and visual tasks (e.g., VQA, Detection, OCR, and ChartQA) simultaneously for real-world applications. However, due to the significant differences in representation and distribution among data from various tasks, simply mixing data of all tasks together leads to the well-known``multi-task conflict" issue, resulting in performance degradation across various tasks. To address this issue, we propose Awaker2.5-VL, a Mixture of Experts~(MoE) architecture suitable for MLLM, which acquires the multi-task capabilities through multiple sparsely activated experts. To speed up the training and inference of Awaker2.5-VL, each expert in our model is devised as a low-rank adaptation (LoRA) structure. Extensive experiments on multiple latest benchmarks demonstrate the effectiveness of Awaker2.5-VL. The code and model weight are released in our Project Page: https://github.com/MetabrainAGI/Awaker.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)の研究が普及するにつれて、MLLMモデルは現実のアプリケーションのために様々なテキストおよび視覚的タスク(例えば、VQA、検出、OCR、ChartQA)を同時に扱うために必要となる。 しかし、様々なタスクからのデータ表現と分散に大きな違いがあるため、単にすべてのタスクのデータが混ざり合わされるだけで、よく知られた「マルチタスクの衝突」問題が発生し、様々なタスクのパフォーマンスが低下する。 本稿では,MLLMに適したMixture of Experts〜(MoE)アーキテクチャであるAwaker2.5-VLを提案する。 Awaker2.5-VLのトレーニングと推論を高速化するために、我々のモデルの各専門家はローランク適応(LoRA)構造として考案される。 複数の最新のベンチマークに関する大規模な実験は、Awaker2.5-VLの有効性を示している。 コードとモデルの重み付けは、Project Pageでリリースされています。

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