論文の概要: Investigating Redundancy in Multimodal Large Language Models with Multiple Vision Encoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.03262v1
• Date: Fri, 04 Jul 2025 02:38:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:34.643147
• Title: Investigating Redundancy in Multimodal Large Language Models with Multiple Vision Encoders
• Title（参考訳）: マルチモーダル大言語モデルにおけるマルチビジョンエンコーダによる冗長性の検討
• Authors: Song Mao, Yang Chen, Pinglong Cai, Ding Wang, Guohang Yan, Zhi Yu, Botian Shi,
• Abstract要約: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、様々な視覚情報を取得するために複数の視覚エンコーダを採用する。 エンコーダの追加によるパフォーマンス向上は、しばしば減少し、パフォーマンスの低下につながる可能性があります。 それぞれのエンコーダのユニークな貢献を定量化するために,条件付き利用率(CUR)という指標を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.14555102933619
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multimodal Large Language Models (MLLMs) increasingly adopt multiple vision encoders to capture diverse visual information, ranging from coarse semantics to fine grained details. While this approach is intended to enhance visual understanding capability, we observe that the performance gains from adding encoders often diminish and can even lead to performance degradation, a phenomenon we term encoder redundancy. This paper presents a systematic investigation into this issue. Through comprehensive ablation studies on state of the art multi encoder MLLMs, we empirically demonstrate that significant redundancy exists. To quantify each encoder's unique contribution, we propose a principled metric: the Conditional Utilization Rate (CUR). Building on CUR, we introduce the Information Gap (IG) to capture the overall disparity in encoder utility within a model.Our experiments reveal that certain vision encoders contribute little, or even negatively, to overall performance, confirming substantial redundancy. Our experiments reveal that certain vision encoders contribute minimally, or even negatively, to the model's performance, confirming the prevalence of redundancy. These findings highlight critical inefficiencies in current multi encoder designs and establish that our proposed metrics can serve as valuable diagnostic tools for developing more efficient and effective multimodal architectures.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、粗いセマンティクスから細かな細部まで、様々な視覚情報をキャプチャするために、複数の視覚エンコーダを採用するようになっている。 本手法は,視覚的理解能力の向上を目的としているが,エンコーダの追加による性能向上が減少し,性能劣化につながること,すなわちエンコーダの冗長性という現象が観察される。 本稿では,この問題を体系的に調査する。 最先端のマルチエンコーダMLLMに関する包括的アブレーション研究を通じて,有意な冗長性が存在することを実証的に実証した。 本研究では,各エンコーダのユニークな貢献度を定量化するために,条件付き利用率(CUR)という原理的指標を提案する。 CUR 上に構築した情報ギャップ (IG) を用いて,モデル内のエンコーダユーティリティの全体的な差異を把握し,視覚エンコーダが全体の性能にほとんど,あるいは否定的にも寄与しないことを示す。 実験の結果,特定の視覚エンコーダがモデルの性能に最小限あるいは負の寄与をし,冗長性の有無を確かめることができた。 これらの結果は、現在のマルチエンコーダ設計における重要な非効率性を浮き彫りにして、提案手法がより効率的かつ効率的なマルチモーダルアーキテクチャを開発する上で有用な診断ツールであることを示す。

関連論文リスト

• Mixpert: Mitigating Multimodal Learning Conflicts with Efficient Mixture-of-Vision-Experts [104.73983712940816]
  マルチモーダル大言語モデル(MLLM)は複雑な画像情報のニュアンス解釈を必要とする。 多様なタスクドメインを扱うために、単一のビジョンエンコーダにのみ依存することは、困難であり、必然的に衝突につながることを証明します。 単一ビジョンエンコーダからジョイントラーニングの利点を継承する,効率的なミキシング・オブ・ビジョン・エキスパートアーキテクチャであるMixpertを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-30T12:48:07Z)
• A Shared Encoder Approach to Multimodal Representation Learning [17.863705872504]
  医療領域に適したマルチモーダル表現学習のための共有エンコーダフレームワークを提案する。 提案手法では,モダリティ間で共有される1組のエンコーダパラメータを用い,学習可能なモダリティ特徴を付加する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-03T15:29:26Z)
• EVEv2: Improved Baselines for Encoder-Free Vision-Language Models [72.07868838411474]
  既存のエンコーダフリービジョン言語モデル(VLM)は、エンコーダベースモデルと性能ギャップを狭めている。 我々は,主流のエンコーダをベースとしたVLMと競合するエンコーダフリーVLMの効率的な戦略を開発する。 統一モデルにおいて、視覚と言語を適切に階層的に関連付けることで、モダリティ間の干渉を減少させることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-10T18:59:58Z)
• MoVE-KD: Knowledge Distillation for VLMs with Mixture of Visual Encoders [28.22099619211775]
  視覚エンコーダは視覚言語モデル(VLM)の基本コンポーネントである 近年の研究では、複数のエンコーダを単一のVLMに組み込んでおり、計算コストが大幅に増大している。 本稿では、複数の視覚エンコーダのユニークな習熟度を1つの効率的なエンコーダモデルに抽出する新しい枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-03T09:10:34Z)
• Eagle: Exploring The Design Space for Multimodal LLMs with Mixture of Encoders [89.41055673919895]
  本研究では,視覚エンコーダと解像度の混合を用いたMLLMの設計空間について検討する。 視覚トークンを補完的な視覚エンコーダの集合から簡単に結合することは、より複雑な混合アーキテクチャや戦略と同じくらい効果的であることがわかった。 その結果生まれたMLLMのファミリーであるEagleは、MLLMベンチマークで他の主要なオープンソースモデルを上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-28T17:59:31Z)
• MouSi: Poly-Visual-Expert Vision-Language Models [132.58949014605477]
  本稿では,個々の視覚エンコーダの能力の相乗化にアンサンブルエキスパート技術を用いることを提案する。 この技術は、異なる視覚専門家の出力の処理を統一する融合ネットワークを導入する。 本実装では,SAMなどのモデルにおける位置占有率を,実質的な4096からより効率的で管理可能な64,さらには1。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-30T18:09:11Z)
• Rethinking and Improving Natural Language Generation with Layer-Wise Multi-View Decoding [59.48857453699463]
  シーケンシャル・ツー・シーケンス学習では、デコーダは注意機構に依存してエンコーダから情報を効率的に抽出する。 近年の研究では、異なるエンコーダ層からの表現を多様なレベルの情報に利用することが提案されている。 本稿では, 各デコーダ層に対して, グローバルビューとして機能する最後のエンコーダ層からの表現とともに, ソースシーケンスの立体視のために他のエンコーダ層からのデコーダ層からのデコーダ層を補足するレイヤワイド・マルチビューデコーダを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-16T20:00:39Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。