数据高效和计算高效全都要!中科大&微信等提出多模态大语言模型EE-MLLM

发布于 2024-8-30 09:39
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数据高效和计算高效全都要!中科大&微信等提出多模态大语言模型EE-MLLM-AI.x社区

论文链接:https://arxiv.org/pdf/2408.11795

亮点直击

  • 本文重新审视了多模态大型语言模型中的模态对齐问题,指出了基于自注意力和交叉注意力方法的效率和效果问题。
  • 本文为EE-MLLM提出了一种复合注意力机制,以提高数据和计算效率。
  • 本文的EE-MLLM在各种基准测试中表现出色,同时推理速度得到了很大提升。

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在多模态研究领域,许多研究利用大量图文对进行模态对齐学习,将大型语言模型(LLMs)转变为多模态LLMs,并在各种视觉语言任务中表现出色。现有的方法主要分为两类:基于自注意力的方法和基于交叉注意力的方法。虽然基于自注意力的方法由于其简单的MLP架构具有较高的数据效率,但由于将视觉和文本token连接为LLM的输入,通常在计算效率上较低。相反,基于交叉注意力的方法虽然由于额外的可学习参数而数据效率较低,但通过避免LLM的长序列输入表现出较高的计算效率。为解决这些权衡,本文引入了数据高效和计算高效的多模态大型语言模型(EE-MLLM)。在不引入额外模块或可学习参数的情况下,EE-MLLM实现了数据和计算效率。具体来说,本文将MLLM中的原始自注意力机制修改为复合注意力机制。该机制有两个关键特征:1)消除视觉token内部自注意力的计算开销以实现计算效率,2)重用LLM每一层的权重以促进视觉和语言之间的有效模态对齐,实现数据效率。实验结果表明,EE-MLLM在一系列基准测试中表现出色,包括诸如MMBench和SeedBench等通用数据集,以及如TextVQA和DocVQA等细粒度任务。

方法

模型结构

EE-MLLM 包括一个视觉编码器、一个作为投影器的两层 MLP,以及带有复合解码层的大型语言模型(LLM)。本文提出了一种复合注意力机制,并为 EE-MLLM 设计了一个复合解码层,以实现数据效率和计算效率。复合解码层由一个对齐器和一个复合注意力模块组成。


复合注意力模块。 原始的自注意力机制包括视觉token之间的自注意力、文本token之间的自注意力,以及文本token和视觉token之间的交叉注意力。本文观察到视觉token之间的自注意力是多余的,原因有两个:

  • 视觉token之间的交互已经在视觉编码器中得到了良好的学习;
  • 大型语言模型(LLM)可以通过信息聚合特性实现视觉token之间的隐式交互。

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这可以被视为一个没有注意力机制的解码器块。

计算开销分析

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实验

实验细节

模型配置。 本文采用 Vicuna-7b-v1.5作为本文的 LLM,并使用 SigLIP作为视觉编码器。具体来说,SigLIP 从 Idefics2 初始化,该模型支持动态分辨率,最大可达980X980 。投影器由一个两层的 MLP 组成,与 LLaVA 相同。


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评估基准

本文使用VLMEvalKit 进行评估,其他最新模型的结果也来自同一来源。

通用基准

  1. MMBench-EN 是一个综合的多模态基准,专门设计用于评估多模态语言模型(MLLMs)的性能。它包含超过3,000个多项选择题,涵盖20个能力类别。本文在MMBench-ENV1.1上评估了EE-MLLM。
  2. MME 评估高级MLLMs的感知和认知能力,总共包括14个子任务。为了尽量减少提示工程对MLLMs的影响,MME的指令设计为引导简单的二元回答,例如“请回答是或否”。本文报告了MME的感知部分的结果。
  3. ScienceQA 来源于小学和高中的科学课程。ScienceQA中的问题涵盖三门学科:自然科学、语言科学和社会科学。
  4. HallusionBench 旨在评估图像-上下文推理,包含346张图像和1,129个由人类专家制作的问题。HallusionBench考虑了语言幻觉和视觉错觉,涉及多种主题。
  5. MMMU (Yue et al. 2023) 收集了来自大学考试、测验和教科书的11,500个多模态问题,涵盖六个核心学科,跨越30个主题和183个子领域,包括30种异构图像类型。
  6. CCBench 由MMBench团队开发,专门用于评估MLLMs在中国文化领域的表现。
  7. SeedBench 包含19,000个多项选择题,涵盖12个评估维度,包括图像和视频。本文仅使用带有图像的问题进行评估。
  8. BLINK 包含14个视觉感知任务,对当前的多模态LLMs构成重大挑战。

细粒度基准

  1. AI2D 强调图解的解释和推理,包含5,000个图解和15,000个问答。
  2. OCRBench 旨在促进对MLLM OCR能力的评估,包括29个数据集。
  3. TextVQA  包含45,336个问题和28,408张需要通过文本推理回答的图像。本文使用包含5,000张图像的验证集进行评估。
  4. ChartQA  是一个大规模基准,包含20,882个图表,问题集中于逻辑和视觉推理。
  5. DocVQA 专注于文档图像理解,包含50,000个问题和超过12,000张图像。本文使用包含5,349个问题和1,286张图像的验证集进行评估。
  6. Seed2 Plus 专门为MLLMs的文本丰富视觉理解评估设计,包括2,300个多项选择题,涵盖图表、地图和网页。

与最先进模型的比较

通用基准测试。 在下表2中,本文将EE-MLLM与各种最先进的MLLM 在八个通用基准上进行了比较。这些基准测试评估了MLLM的综合能力,包括理解和感知,以及幻觉的严重程度。这些因素共同反映了MLLM在现实场景中的泛化能力和适用性。EE-MLLM在通用基准测试中与最先进的MLLM表现相当。具体来说,EE-MLLM在MMBench中获得了70.4的得分,在MME中获得了1528.1的得分,这些分数明显高于同样支持高分辨率图像输入的LLaVA-v1.6。这表明EE-MLLM具备综合的感知和推理能力。此外,EE-MLLM在CCBench和SeedBench上也取得了可喜的成绩。

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细粒度基准测试。 在下表3中,本文在七个细粒度基准上进行了评估。这些基准测试要求MLLM具备出色的视觉感知能力,因为它们需要探索图像中的细粒度信息来回答问题。在传统的VQA基准测试中,例如TextVQA、ChartQA和DocVQA,EE-MLLM表现非常出色,相较于同样支持高分辨率的LLaVA-v1.6,在TextVQA上高出4.6分,在ChartQA上高出13.0分。在专门设计用于评估MLLM OCR能力的OCRBench中,EE-MLLM比LLaVA-v1.6高出4.2分。这些结果表明,尽管EE-MLLM显著减少了与视觉token相关的计算开销,但它仍然有效地保持了模型的细粒度能力。

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推理速度比较

尽管EE-MLLM在FLOPs方面表现出了显著的减少,但在实际场景中,通常会在部署时采用KVCache和Batch Inference等先进技术。因此,有必要在这些技术下进行推理速度的比较。本文在单个NVIDIA H800上进行了推理速度的比较。输入图像的分辨率设置为980X980,生成的tokens数量从2到256不等。本文在下图4中展示了EE-MLLM与LLaVA的速度比。本文的研究发现,当生成8个tokens时,EE-MLLM的推理速度是LLaVA的三倍。然而,随着生成tokens数量的增加,速度比下降。当生成64个tokens时,EE-MLLM的推理速度是LLaVA的1.6倍。出现这种现象的原因在于本文的EE-MLLM主要在预填充阶段减少了计算成本,该阶段计算视觉tokens的KV缓存。第一个token的生成比基于自注意力的方法(如LLaVA)更快。然而,推理速度的优势在第一个token之后减小。具体来说,对于两个输入图像,EE-MLLM的推理速度几乎是LLaVA的四倍。这清楚地表明,EE-MLLM在多图像输入场景中(包括交错的图像-文本对话和多模态上下文学习)显著更高效。

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EE-MLLM 的 GPU 内存开销

本文评估了EE-MLLM在预训练和微调阶段的GPU内存开销。同样,本文在分辨率为336X336时,将EE-MLLM与LLaVA进行了比较。本文在8×H800上进行实验,预训练的全局批量大小为256,微调时为128。

内存使用情况的比较详见下表5。在预训练阶段,EE-MLLM的内存使用显著较低,为32G,而LLaVA的内存使用为75G。在微调阶段,由于主要内存使用集中在可训练的LLM上,内存使用优势变得不太明显,EE-MLLM消耗66G,而LLaVA-v1.6使用69G。

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消融研究

实施细节

根据LLaVA-v1.5,本文采用Vicuna-7b-v1.5 作为本文的基础LLM。训练数据与LLaVA-v1.5一致,包括预训练数据和监督微调数据。

与LLaVA的比较

在下表4中,本文在相同的设置下比较了EE-MLLM和LLaVA在一般和细粒度基准测试中的表现。对于分辨率为336X336的情况,本文使用CLIP-ViT-L-14作为视觉编码器,确保与LLaVA-v1.5完全对齐。EE-MLLM在一般基准测试中表现与LLaVA相当。在细粒度基准测试中,EE-MLLM在分辨率为336X336时在AI2D和ChartQA上表现出色,但在OCRBench和TextVQA上略逊于LLaVA。对于336X336分辨率的平均得分为47.1,是LLaVA的48.1的98%。对于分辨率为672X672的情况,本文使用SigLIP作为视觉编码器。如表4所示,EE-MLLM在AI2D和TextVQA上获得了相当的结果,平均得分保持在LLaVA性能的98%。

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对齐器的消融实验

在下表6中,本文评估了具有不同映射权重的对齐器变体。本文使用从Idefics2(Laurençon等人,2024)初始化的SigLIP在不同的输入分辨率下进行实验。本文移除了对齐器中的不同权重,并在分辨率为336X336下训练模型。对勾token表示在对齐器中使用的权重。

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本文有三个发现:1)如第一行所示,移除整个对齐器会显著降低多个基准测试的性能。具体而言,TextVQA的得分从46.1降至44.8,五个基准测试的平均得分从34.5降至33.5。这个结果突显了对齐器在将视觉特征与LLM特征空间对齐方面的有效性,使文本tokens能够通过因果交叉注意模块捕捉关键的视觉信息并解决问题。2)当消融对齐器中的个别权重时,本文发现保持结构更为重要。缺少V或O对低分辨率输入的影响相对较小,甚至在缺少V时表现略有提升。然而,当缺少FFN时,对齐器的结构不再类似于transformer块,导致显著的性能损失。3)本文直接将输入图像分辨率提高到672X672,而无需额外训练,并比较具有不同对齐器类型的变体。本文观察到,在高分辨率输入下,缺少V或O权重会导致细粒度基准测试(如TextVQA、ChartQA和DocVQA)出现显著下降。这个发现表明在应用于高分辨率图像时,完整的对齐器是多么重要。

可视化

本文从BLINK 和RealWorldQA 中采样了四个示例,以评估下图3中架构变化的影响。第一个示例展示了EE-MLLM能够感知图像中的细粒度视觉上下文,例如交通信号灯的颜色。第二和第三个示例强调了EE-MLLM理解物体位置的能力。具体而言,EE-MLLM可以准确识别吉他相对于桌子的位置以及狗的位置。最后一个示例揭示了EE-MLLM能够区分视觉内容中的细微差别。

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结论

在本文中,本文重新审视了多模态大语言模型的先前研究,并将其分为两类:基于自注意力的方法和基于交叉注意力的方法。前者数据效率高但计算效率低,而后者计算效率高但数据效率低。为了在保持计算效率的同时确保数据效率,本文为EE-MLLM提出了复合注意力机制,该机制结合了复合注意力模块以提高计算效率,以及对齐器以提高数据效率。本文在一般基准和细粒度基准上进行了全面实验,发现EE-MLLM在大多数基准上实现了最先进的性能。本文还评估了EE-MLLM在实际场景中的推理速度,结果表明EE-MLLM在推理方面具有显著优势。


本文转自AI生成未来,作者:Feipeng Ma等


原文链接:​​https://mp.weixin.qq.com/s/MyId76rf7UpiskK_jUR87A​

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