When Parameter-efficient Tuning Meets General-purpose Vision-language Models

📄 arXiv: 2312.12458v1 📥 PDF

作者: Yihang Zhai, Haixin Wang, Jianlong Chang, Xinlong Yang, Jinan Sun, Shikun Zhang, Qi Tian

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-12-16

💡 一句话要点

PETAL：面向通用视觉-语言模型的参数高效微调方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉-语言模型 参数高效微调 指令微调 多模态对齐 混合专家模型

📋 核心要点

  1. 现有视觉-语言模型全参数微调成本高昂，且指令语义信息不足，限制了多模态对齐效果。
  2. PETAL通过模式近似技术，仅微调少量参数，并引入自适应指令混合专家模型增强语义信息。
  3. 实验表明，PETAL在多个多模态基准测试中超越了现有方法，并在少样本学习中表现出色。

📝 摘要（中文）

指令微调通过使用大规模预训练模型展现了开发通用人工智能能力的潜力，并促进了将多模态信息集成到创造性应用中的研究。然而，现有工作仍然面临两个主要限制：全模型微调的高训练成本和对重型计算资源的依赖，以及指令中缺乏语义信息，这阻碍了多模态对齐。为了解决这些挑战，本文提出了一种新颖的方法，利用参数高效微调来实现通用视觉-语言模型，即PETAL。PETAL通过独特的模式近似技术，仅需总参数的0.5%，彻底改变了训练过程，显著降低了训练成本和对重型计算资源的依赖。此外，PETAL通过两种创新方式增强了指令的语义深度：1）引入自适应指令混合专家(MOEs)，以及2）加强了基于分数的参数高效微调与互信息之间的联系。我们在五个多模态下游基准上的大量实验表明，PETAL不仅在大多数情况下优于当前最先进的方法，而且在有效性方面超过了全微调模型。此外，我们的方法在少样本设置中表现出显著的优势，并得到了全面的可视化分析的支持。我们的源代码可在https://github.com/melonking32/PETAL获得。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉-语言模型在进行指令微调时，通常采用全参数微调的方式，这导致了巨大的计算资源消耗和训练成本。此外，指令中包含的语义信息不足，难以实现有效的多模态对齐，从而限制了模型的泛化能力和性能。

核心思路：PETAL的核心思路是利用参数高效微调（Parameter-Efficient Tuning）技术，仅微调模型中极少量的参数，从而显著降低训练成本。同时，通过引入自适应指令混合专家（Mixture-of-Experts, MOEs）模型，增强指令的语义表达能力，从而提升多模态对齐的效果。

技术框架：PETAL的整体框架包括以下几个主要模块：1) 预训练的视觉-语言模型：作为基础模型，提供强大的特征提取能力。2) 参数高效微调模块：采用模式近似技术，仅微调少量参数，降低计算成本。3) 自适应指令混合专家模块：用于增强指令的语义表达能力，提升多模态对齐效果。4) 基于分数的互信息增强模块：加强参数高效微调与互信息之间的联系，进一步提升模型性能。

关键创新：PETAL的关键创新在于以下两点：1) 提出了基于模式近似的参数高效微调方法，显著降低了训练成本，使得在资源有限的条件下也能进行有效的模型微调。2) 引入了自适应指令混合专家模型，增强了指令的语义表达能力，从而提升了多模态对齐的效果。

关键设计：PETAL的关键设计包括：1) 模式近似技术的具体实现方式，例如选择哪些参数进行微调，以及如何进行优化。2) 自适应指令混合专家模型的结构和训练方法，例如专家数量、路由机制等。3) 基于分数的互信息增强模块的具体实现方式，例如如何计算互信息，以及如何将其融入到训练过程中。具体的参数设置和损失函数等细节在论文中有详细描述，此处不再赘述。

📊 实验亮点

PETAL在五个多模态下游基准测试中取得了显著的性能提升，在大多数情况下优于当前最先进的方法，并且在有效性方面超过了全微调模型。尤其是在少样本学习设置中，PETAL表现出显著的优势。例如，在某个具体任务上，PETAL仅使用少量样本就达到了与全微调模型相当甚至更好的性能。

🎯 应用场景

PETAL具有广泛的应用前景，例如在智能客服、图像描述、视觉问答、多模态内容生成等领域。通过降低训练成本和提升模型性能，PETAL可以促进视觉-语言模型在实际应用中的普及，并为用户提供更智能、更便捷的服务。未来，PETAL有望应用于更多需要多模态信息融合的场景，例如自动驾驶、机器人等。

📄 摘要（原文）

Instruction tuning has shown promising potential for developing general-purpose AI capabilities by using large-scale pre-trained models and boosts growing research to integrate multimodal information for creative applications. However, existing works still face two main limitations: the high training costs and heavy computing resource dependence of full model fine-tuning, and the lack of semantic information in instructions, which hinders multimodal alignment. Addressing these challenges, this paper proposes a novel approach to utilize Parameter-Efficient Tuning for generAl-purpose vision-Language models, namely PETAL. PETAL revolutionizes the training process by requiring only 0.5% of the total parameters, achieved through a unique mode approximation technique, which significantly reduces the training costs and reliance on heavy computing resources. Furthermore, PETAL enhances the semantic depth of instructions in two innovative ways: 1) by introducing adaptive instruction mixture-of-experts(MOEs), and 2) by fortifying the score-based linkage between parameter-efficient tuning and mutual information. Our extensive experiments across five multimodal downstream benchmarks reveal that PETAL not only outperforms current state-of-the-art methods in most scenarios but also surpasses full fine-tuning models in effectiveness. Additionally, our approach demonstrates remarkable advantages in few-shot settings, backed by comprehensive visualization analyses. Our source code is available at: https://github. com/melonking32/PETAL.