Improving Multimodal Large Language Models Using Continual Learning

📄 arXiv: 2410.19925v2 📥 PDF

作者: Shikhar Srivastava, Md Yousuf Harun, Robik Shrestha, Christopher Kanan

分类: cs.CL, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-10-25 (更新: 2025-08-13)

备注: CoLLAs 2025 and Scalable Continual Learning for Lifelong Foundation Models, NeurIPS 2024

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

利用持续学习提升多模态大语言模型性能，缓解语言能力退化

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

关键词: 多模态学习 大语言模型 持续学习 视觉语言模型 知识遗忘

📋 核心要点

  1. 将视觉模型集成到LLM中构建MLLM，会显著降低LLM在自然语言理解和生成任务上的性能。
  2. 将MLLM的构建视为持续学习问题，旨在缓解视觉能力提升过程中LLM的语言能力遗忘。
  3. 通过实验，该方法在保持多模态准确率的同时，降低了语言性能下降程度，最高可达15%。

📝 摘要（中文）

生成式大语言模型(LLM)展现了卓越的能力，通过集成预训练的视觉模型可以进一步增强其性能，从而创建多模态LLM(MLLM)。然而，与原始LLM相比，这种集成通常会显著降低LLM在自然语言理解和生成任务上的性能。本研究以LLaVA MLLM为例，将这种集成视为一个持续学习问题来研究此问题。我们评估了五种持续学习方法，以减轻遗忘，并确定了一种在增强视觉理解的同时，最大限度地减少语言性能损失的技术。我们的方法在保持高多模态准确率的同时，将语言性能下降程度降低了高达15%(相对于 LLaVA 的原始方法)。我们还通过在一系列视觉-语言任务上进行持续学习，证明了我们方法的鲁棒性，有效地保留了语言技能，同时获得了新的多模态能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决将预训练视觉模型集成到大型语言模型（LLM）中，构建多模态大型语言模型（MLLM）时，LLM原有的自然语言理解和生成能力显著下降的问题。现有方法在提升MLLM的视觉能力时，往往会造成LLM的语言能力遗忘，导致整体性能不佳。

核心思路：论文将MLLM的构建过程视为一个持续学习问题，即在学习新的视觉-语言知识的同时，尽可能保留LLM原有的语言能力。通过应用合适的持续学习策略，可以在提升视觉理解能力的同时，减轻语言能力的退化。

技术框架：论文以LLaVA模型为基础，研究了五种不同的持续学习方法。整体流程包括：首先，使用预训练的视觉模型和LLM构建MLLM；然后，应用不同的持续学习方法对MLLM进行训练，以提升其视觉能力；最后，评估MLLM在视觉任务和语言任务上的性能，比较不同持续学习方法的效果。

关键创新：论文的关键创新在于将持续学习的视角引入MLLM的构建过程，并探索了多种持续学习方法在缓解语言能力遗忘方面的效果。通过实验，论文确定了一种能够有效平衡视觉能力提升和语言能力保持的持续学习技术。

关键设计：论文评估了五种持续学习方法，具体的技术细节（如参数设置、损失函数、网络结构等）取决于所使用的具体持续学习方法。论文重点关注如何选择和调整这些方法，以适应MLLM的训练过程，并最大程度地减少语言能力的损失。具体而言，可能涉及对损失函数进行修改，引入正则化项，或者采用知识蒸馏等技术。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，论文提出的方法能够有效缓解MLLM在训练过程中出现的语言能力退化问题。与原始的LLaVA方法相比，该方法在保持高多模态准确率的同时，将语言性能下降程度降低了高达15%。此外，实验还证明了该方法在处理一系列视觉-语言任务时的鲁棒性，能够有效地保留语言技能，同时学习新的多模态能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要多模态信息处理的场景，例如智能问答、图像描述、视觉对话、机器人导航等。通过提升MLLM的性能，可以使其更好地理解和处理现实世界中的复杂信息，从而实现更智能、更高效的应用。未来的研究可以进一步探索更有效的持续学习方法，以构建更强大的MLLM。

📄 摘要（原文）

Generative large language models (LLMs) exhibit impressive capabilities, which can be further augmented by integrating a pre-trained vision model into the original LLM to create a multimodal LLM (MLLM). However, this integration often significantly decreases performance on natural language understanding and generation tasks, compared to the original LLM. This study investigates this issue using the LLaVA MLLM, treating the integration as a continual learning problem. We evaluate five continual learning methods to mitigate forgetting and identify a technique that enhances visual understanding while minimizing linguistic performance loss. Our approach reduces linguistic performance degradation by up to 15% over the LLaVA recipe, while maintaining high multimodal accuracy. We also demonstrate the robustness of our method through continual learning on a sequence of vision-language tasks, effectively preserving linguistic skills while acquiring new multimodal capabilities. Project webpage: https://shikhar-srivastava.github.io/cl-for-improving-mllms