論文の概要: TinyAlign: Boosting Lightweight Vision-Language Models by Mitigating Modal Alignment Bottlenecks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.12884v1
• Date: Mon, 19 May 2025 09:11:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.506839
• Title: TinyAlign: Boosting Lightweight Vision-Language Models by Mitigating Modal Alignment Bottlenecks
• Title（参考訳）: TinyAlign: モーダルアライメントボトルネックの緩和による軽量ビジョンランゲージモデルの構築
• Authors: Yuanze Hu, Zhaoxin Fan, Xinyu Wang, Gen Li, Ye Qiu, Zhichao Yang, Wenjun Wu, Kejian Wu, Yifan Sun, Xiaotie Deng, Jin Dong,
• Abstract要約: ビジョンと言語モデルを調整するための一般的なアプローチは、小さなコネクタモジュールをトレーニングしながら、ビジョンエンコーダと言語モデルの両方を凍結させることである。 本研究では,このアライメントのボトルネックを相互情報のレンズを通して検討する。 本稿では、メモリバンクから関連するコンテキストを戦略的に取得し、マルチモーダル入力を豊かにし、アライメントを向上する、Retrieval-Augmented Generationにインスパイアされた新しいフレームワークTinyAlignを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.308801774590597
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Lightweight Vision-Language Models (VLMs) are indispensable for resource-constrained applications. The prevailing approach to aligning vision and language models involves freezing both the vision encoder and the language model while training small connector modules. However, this strategy heavily depends on the intrinsic capabilities of the language model, which can be suboptimal for lightweight models with limited representational capacity. In this work, we investigate this alignment bottleneck through the lens of mutual information, demonstrating that the constrained capacity of the language model inherently limits the Effective Mutual Information (EMI) between multimodal inputs and outputs, thereby compromising alignment quality. To address this challenge, we propose TinyAlign, a novel framework inspired by Retrieval-Augmented Generation, which strategically retrieves relevant context from a memory bank to enrich multimodal inputs and enhance their alignment. Extensive empirical evaluations reveal that TinyAlign significantly reduces training loss, accelerates convergence, and enhances task performance. Remarkably, it allows models to achieve baseline-level performance with only 40\% of the fine-tuning data, highlighting exceptional data efficiency. Our work thus offers a practical pathway for developing more capable lightweight VLMs while introducing a fresh theoretical lens to better understand and address alignment bottlenecks in constrained multimodal systems.
• Abstract（参考訳）: 軽量ビジョンランゲージモデル(VLM)は、リソース制約されたアプリケーションには不可欠である。 ビジョンと言語モデルを調整するための一般的なアプローチは、小さなコネクタモジュールをトレーニングしながら、ビジョンエンコーダと言語モデルの両方を凍結させることである。 しかし、この戦略は言語モデルの本質的な能力に大きく依存しており、表現能力に制限のある軽量モデルには最適である。 本研究では、このアライメントのボトルネックを相互情報のレンズを通して調べ、言語モデルの制約された能力が本質的に、マルチモーダル入力と出力の間の有効相互情報(EMI)を制限することを示し、アライメントの品質を損なう。 この課題に対処するため、我々は、メモリバンクから関連するコンテキストを戦略的に取得し、マルチモーダル入力を豊かにし、アライメントを強化する、Retrieval-Augmented Generationにインスパイアされた新しいフレームワークTinyAlignを提案する。 TinyAlignはトレーニング損失を大幅に減らし、収束を加速し、タスクパフォーマンスを向上させる。 注目すべきなのは、モデルがベースラインレベルのパフォーマンスを、微調整データのわずか40%で達成し、例外的なデータ効率を強調できることだ。 そこで本研究は,制約付きマルチモーダルシステムにおけるアライメントボトルネックをよりよく理解し,対処するための新たな理論レンズを導入しながら,より有能な軽量VLMを開発するための実用的な経路を提供する。

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