Training-Free Multimodal Large Language Model Orchestration

📄 arXiv: 2508.10016v2 📥 PDF

作者: Tianyu Xie, Yuhang Wu, Yongdong Luo, Jiayi Ji, Xiawu Zheng

分类: cs.CL

发布日期: 2025-08-06 (更新: 2025-08-15)

💡 一句话要点

提出多模态大语言模型编排以解决模型集成问题

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

关键词: 多模态大语言模型 模型编排 无训练集成 智能交互 可解释性 文本到语音 跨模态记忆

📋 核心要点

  1. 现有多模态大语言模型无法直接集成，训练过程复杂且效率低下。
  2. 提出的MLLM编排方法通过中心控制器和智能信息整合实现无训练集成，提升交互效率。
  3. 实验结果显示，该方法在性能和响应速度上均有显著提升，且可解释性增强。

📝 摘要（中文）

不同的多模态大语言模型（MLLMs）无法直接集成成统一的多模态输入输出系统。以往的研究认为训练是不可避免的组成部分，因模态对齐、文本到语音效率等集成问题而面临挑战。本文提出了多模态大语言模型编排，这是一种无需额外训练即可创建交互式多模态AI系统的有效方法。该方法利用大语言模型的推理能力，通过明确的工作流程协调专门模型，实现自然的多模态交互，同时保持模块化、提高可解释性，并显著增强计算效率。通过广泛评估，证明该方法在标准基准上相较于传统联合训练方法性能提升高达7.8%，延迟降低10.3%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决不同多模态大语言模型无法直接集成的问题，现有方法在模态对齐和效率上存在显著挑战，导致无法实现自然的多模态交互。

核心思路：论文提出的MLLM编排方法利用大语言模型的推理能力，通过中心控制器动态路由任务到专门模型，避免了传统方法中必须进行额外训练的局限。

技术框架：该框架包括三个主要模块：中心控制器LLM、并行文本到语音架构以及跨模态记忆整合系统，确保在多模态交互中保持上下文一致性。

关键创新：最重要的创新在于通过中心控制器和智能信息整合实现无训练的多模态交互，显著提高了计算效率和可解释性。

关键设计：设计中采用了精心设计的代理来分析用户输入，并动态路由任务，同时并行文本到语音架构支持全双工交互，跨模态记忆系统则通过智能信息合成和检索来维护上下文。

📊 实验亮点

实验结果表明，MLLM编排方法在标准基准上相较于传统联合训练方法性能提升高达7.8%，延迟降低10.3%。此外，该方法通过明确的编排过程显著增强了可解释性，提升了用户交互体验。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能客服、教育辅导、医疗咨询等多模态交互场景。通过无训练的集成方式，可以快速部署多模态AI系统，提升用户体验和交互效率，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Different Multimodal Large Language Models (MLLMs) cannot be integrated into a unified multimodal input-output system directly. In previous work, training has been considered as an inevitable component due to challenges in modal alignment, Text-to-Speech efficiency and other integration issues. In this paper, we introduce Multimodal Large Language Model Orchestration, an effective approach for creating interactive multimodal AI systems without additional training. MLLM Orchestration leverages the inherent reasoning capabilities of large language models to coordinate specialized models through explicit workflows, enabling natural multimodal interactions while maintaining modularity, improving interpretability, and significantly enhancing computational efficiency. Our orchestration framework is built upon three key innovations: (1) a central controller LLM that analyzes user inputs and dynamically routes tasks to appropriate specialized models through carefully designed agents; (2) a parallel Text-to-Speech architecture that enables true full-duplex interaction with seamless interruption handling and natural conversational flow; and (3) a cross-modal memory integration system that maintains coherent context across modalities through intelligent information synthesis and retrieval, selectively avoiding unnecessary modality calls in certain scenarios to improve response speed. Extensive evaluations demonstrate that MLLM Orchestration achieves comprehensive multimodal capabilities without additional training, performance improvements of up to 7.8% over traditional jointly-trained approaches on standard benchmarks, reduced latency by 10.3%, and significantly enhanced interpretability through explicit orchestration processes.