HaploVL: A Single-Transformer Baseline for Multi-Modal Understanding

📄 arXiv: 2503.14694v1 📥 PDF

作者: Rui Yang, Lin Song, Yicheng Xiao, Runhui Huang, Yixiao Ge, Ying Shan, Hengshuang Zhao

分类: cs.CL, cs.CV

发布日期: 2025-03-12

💡 一句话要点

HaploVL：单Transformer架构的多模态理解基线模型

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

关键词: 多模态学习 单Transformer 视觉语言模型 早期融合 高效训练

📋 核心要点

  1. 现有LMMs通常分别处理视觉和文本模态，原生单Transformer LMMs虽然有潜力，但资源消耗大且性能不足。
  2. HaploVL提出一种早期融合的单Transformer LMM，通过高效的训练方案，利用预训练模型的知识来提升性能并降低资源消耗。
  3. 实验结果表明，HaploVL优于其他单Transformer LMMs，并显著缩小了与组合LMMs的性能差距。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）的最新进展极大地推动了大型多模态模型（LMMs）的发展，凸显了通用智能助手的潜力。然而，大多数LMMs分别对视觉和文本模态进行建模，因此最近的研究致力于使用单个Transformer开发原生LMMs。尽管前景广阔，但这些原生模型资源密集，并且与组合模型相比通常存在性能差距。为了缓解这个问题，我们提出了一种简单而有效的方法，构建一个基于单Transformer的原生端到端大型多模态模型的基线。首先，我们提出了一种新的早期融合LMM，可以在早期融合多模态输入，并以自回归方式响应视觉指令。其次，我们为所提出的模型设计了一种高效的训练方案，利用预训练模型的先验知识，解决了性能限制和资源消耗的挑战。所提出的模型在性能上优于其他使用单个Transformer的LMMs，并显著缩小了与组合LMMs的性能差距。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型多模态模型（LMMs）通常采用组合式架构，即分别处理视觉和文本信息，然后进行融合。这种方式虽然有效，但增加了模型的复杂性。原生单Transformer LMMs旨在简化模型结构，但面临着资源消耗大、性能不如组合模型的挑战。因此，需要一种高效且性能优越的单Transformer LMM。

核心思路：HaploVL的核心思路是采用早期融合的方式，将视觉和文本信息在Transformer的早期阶段进行融合，从而实现端到端的学习。同时，通过高效的训练方案，利用预训练模型的先验知识，来提升模型的性能并降低训练所需的资源。

技术框架：HaploVL的整体架构是一个单Transformer模型，其主要流程包括：1) 视觉特征提取：使用预训练的视觉模型（如ViT）提取图像特征。2) 文本嵌入：使用预训练的文本模型（如BERT）将文本转换为嵌入向量。3) 早期融合：将视觉特征和文本嵌入在Transformer的输入层进行融合。4) 自回归生成：使用Transformer解码器以自回归的方式生成文本输出，响应视觉指令。

关键创新：HaploVL的关键创新在于其简单而有效的早期融合策略和高效的训练方案。与传统的分别处理视觉和文本信息的方法不同，HaploVL在Transformer的早期阶段就将两种模态的信息融合在一起，从而更好地利用了多模态信息。此外，通过利用预训练模型的知识，HaploVL能够更快地收敛并达到更高的性能。

关键设计：HaploVL的关键设计包括：1) 视觉特征和文本嵌入的对齐：为了实现有效的早期融合，需要将视觉特征和文本嵌入对齐到相同的维度空间。2) 训练方案：采用多阶段训练策略，首先使用大规模的文本数据进行预训练，然后使用多模态数据进行微调。3) 损失函数：使用交叉熵损失函数来训练模型，并采用标签平滑等技巧来提高模型的泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

HaploVL在多个视觉语言任务上取得了显著的性能提升，尤其是在单Transformer LMMs中表现突出。实验结果表明，HaploVL显著缩小了与组合LMMs的性能差距，证明了其有效性和潜力。具体性能数据和对比基线信息在原文中可以找到。

🎯 应用场景

HaploVL具有广泛的应用前景，例如智能助手、图像描述、视觉问答、机器人导航等。它可以作为通用视觉语言模型的基础，为各种下游任务提供支持。该研究的实际价值在于提供了一种高效且性能优越的单Transformer LMM，降低了多模态模型开发的门槛。未来，HaploVL可以进一步扩展到更多的模态，例如音频、视频等，从而实现更强大的多模态理解能力。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in large language models (LLMs) have significantly propelled the development of large multi-modal models (LMMs), highlighting the potential for general and intelligent assistants. However, most LMMs model visual and textual modalities separately, leading to recent efforts to develop native LMMs using a single transformer. Despite the promise, these native models are resource-intensive and often exhibit performance gaps compared to their compositional counterparts. To alleviate this issue, we propose a simple yet efficient method to construct a baseline for the native and end-to-end large multi-modal model in a single transformer. First, we propose a new early-fusion LMM that can fuse multi-modal inputs in the early stage and respond to visual instructions in an auto-regressive manner. Second, we devise an efficient training recipe for the proposed model, which harnesses the prior knowledge of the pre-trained models, addressing both the performance limitations and the challenge of resource consumption. The proposed model demonstrates superior performance compared to other LMMs using one transformer and significantly narrows the performance gap with compositional LMMs.