論文の概要: p-MoD: Building Mixture-of-Depths MLLMs via Progressive Ratio Decay

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04449v2
• Date: Wed, 06 Aug 2025 16:57:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-07 15:43:07.716228
• Title: p-MoD: Building Mixture-of-Depths MLLMs via Progressive Ratio Decay
• Title（参考訳）: p-MoD:プログレッシブ比減少による深度MLLMの構築
• Authors: Jun Zhang, Desen Meng, Zhengming Zhang, Zhenpeng Huang, Tao Wu, Limin Wang,
• Abstract要約: p-MoDは、モデル性能を維持しながら、トレーニングと推論のコストを大幅に削減する効率的なMLLMアーキテクチャである。 我々は、Tanh-gateweight normalization (TanhNorm) と symmetric token reweighting (STRing) の2つの新しい設計でMoDモジュールを適応する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.688382669309096
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the remarkable performance of multimodal large language models (MLLMs) across diverse tasks, the substantial training and inference costs impede their advancement. In this paper, we propose p-MoD, an efficient MLLM architecture that significantly reduces training and inference costs while maintaining model performance. The majority of computation in MLLMs stems from the overwhelming volume of vision tokens processed by the transformer-based LLM. Accordingly, we leverage the Mixture-of-Depths (MoD) mechanism, where each LLM layer selects essential vision tokens to process while skipping redundant ones. However, integrating MoD into MLLMs is non-trivial. To address the challenges of training and inference stability as well as limited training data, we adapt the MoD module with two novel designs: tanh-gated weight normalization (TanhNorm) and symmetric token reweighting (STRing). Moreover, we observe that vision tokens exhibit higher redundancy in deeper layers and thus design a progressive ratio decay (PRD) strategy, which gradually reduces the token retention ratio layer by layer, employing a shifted cosine schedule. This crucial design fully unleashes the potential of MoD, significantly boosting the efficiency and performance of our models. Extensive experiments on two baseline models across 15 benchmarks show that our model matches or even surpasses the performance of corresponding baselines, while requiring only 55.6% TFLOPs and 53.7% KV cache storage during inference, and 77.7% GPU hours during training.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal large language model)は、様々なタスクにまたがる顕著な性能にもかかわらず、トレーニングと推論のかなりのコストは、その進歩を妨げる。 本稿では,モデル性能を維持しながらトレーニングと推論のコストを大幅に削減する,効率的なMLLMアーキテクチャであるp-MoDを提案する。 MLLMの計算の大半は、トランスフォーマーベースのLSMによって処理される視覚トークンの圧倒的な量に由来する。 そこで我々はMixture-of-Depths(MoD)機構を活用し,各LCM層が不要なものをスキップしながら処理する重要な視覚トークンを選択する。 しかし、MoDをMLLMに組み込むのは簡単ではない。 トレーニングと推論安定性の課題と限られたトレーニングデータに対処するため,Tanh-gate weight normalization (TanhNorm) と symmetric token reweighting (STRing) の2つの新しい設計をMoDモジュールに適用した。 さらに,視覚トークンは深い層に高い冗長性を示すため,進行比減衰(PRD)戦略を設計する。 この重要な設計は、MoDの可能性を完全に解き放ち、モデルの効率と性能を大幅に向上させます。 15ベンチマークにわたる2つのベースラインモデルに対する大規模な実験は、我々のモデルが対応するベースラインのパフォーマンスと一致または超過していることを示しているが、推論中に55.6%のTFLOPと53.7%のKVキャッシュストレージ、トレーニング時に77.7%のGPU時間しか必要としない。

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