論文の概要: Pilot: Building the Federated Multimodal Instruction Tuning Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13985v1
• Date: Thu, 23 Jan 2025 07:49:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 14:58:49.851915
• Title: Pilot: Building the Federated Multimodal Instruction Tuning Framework
• Title（参考訳）: パイロット:Federated Multimodal Instruction Tuning Frameworkの構築
• Authors: Baochen Xiong, Xiaoshan Yang, Yaguang Song, Yaowei Wang, Changsheng Xu,
• Abstract要約: 本フレームワークは、視覚エンコーダとLCMのコネクタに「アダプタのアダプタ」の2つの段階を統合する。 ステージ1では視覚情報からタスク固有の特徴とクライアント固有の特徴を抽出する。 ステージ2では、クロスタスクインタラクションを実行するために、クロスタスクMixture-of-Adapters(CT-MoA)モジュールを構築します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.56362403673354
• License:
• Abstract: In this paper, we explore a novel federated multimodal instruction tuning task(FedMIT), which is significant for collaboratively fine-tuning MLLMs on different types of multimodal instruction data on distributed devices. To solve the new task, we propose a federated multimodal instruction tuning framework(Pilot). Our framework integrates two stages of "adapter on adapter" into the connector of the vision encoder and the LLM. In stage 1, we extract task-specific features and client-specific features from visual information. In stage 2, we build the cross-task Mixture-of-Adapters(CT-MoA) module to perform cross-task interaction. Each client can not only capture personalized information of local data and learn task-related multimodal information, but also learn general knowledge from other tasks. In addition, we introduce an adaptive parameter aggregation strategy for text training parameters, which optimizes parameter aggregation by calculating weights based on the euclidean distance between parameters, so that parameter aggregation can benefit from positive effects to the greatest extent while effectively reducing negative effects. Our framework can collaboratively exploit distributed data from different local clients to learn cross-task knowledge without being affected by the task heterogeneity during instruction tuning. The effectiveness of our method is verified in two different cross-task scenarios.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,分散デバイス上で異なる種類のマルチモーダル命令データに対して協調的にMLLMを微調整する上で重要な,新しいフェデレーション型マルチモーダル命令チューニングタスク(FedMIT)について検討する。 新たな課題を解決するために,フェデレートされたマルチモーダル・インストラクション・チューニング・フレームワーク(Pilot)を提案する。 本フレームワークは、視覚エンコーダとLCMのコネクタに「アダプタのアダプタ」の2つの段階を統合する。 ステージ1では視覚情報からタスク固有の特徴とクライアント固有の特徴を抽出する。 ステージ2では、クロスタスクインタラクションを実行するために、クロスタスクMixture-of-Adapters(CT-MoA)モジュールを構築します。 各クライアントは、ローカルデータのパーソナライズされた情報をキャプチャし、タスク関連のマルチモーダル情報を学ぶだけでなく、他のタスクから一般的な知識を学ぶことができる。 さらに、パラメータ間のユークリッド距離に基づいて重みを計算し、パラメータのアグリゲーションを最適化するテキストトレーニングパラメータの適応パラメータアグリゲーション戦略を導入する。 我々のフレームワークは、異なるローカルクライアントからの分散データを協調的に利用して、タスクの不均一性の影響を受けずにタスク間の知識を学習することができる。 本手法の有効性を2つの異なるクロスタスクシナリオで検証する。

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