Honeybee: Locality-enhanced Projector for Multimodal LLM

📄 arXiv: 2312.06742v2 📥 PDF

作者: Junbum Cha, Wooyoung Kang, Jonghwan Mun, Byungseok Roh

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2023-12-11 (更新: 2024-04-01)

备注: CVPR 2024 camera-ready

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

Honeybee：一种局部性增强的投影器，用于提升多模态大语言模型性能

🎯 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 视觉投影器 局部性增强 视觉理解 空间推理

📋 核心要点

  1. 现有MLLM的视觉投影器设计缺乏对视觉token数量的灵活管理和局部上下文信息的有效保留，限制了模型的效率和空间理解能力。
  2. 论文提出一种名为Honeybee的新型投影器，通过灵活的token管理和局部性增强设计，同时满足了效率和空间理解的需求。
  3. 实验结果表明，Honeybee在多个基准测试中显著优于现有方法，实现了更高的效率和性能，证明了所提出设计的有效性。

📝 摘要（中文）

在多模态大语言模型（MLLM）中，视觉投影器在连接预训练的视觉编码器和LLM方面起着至关重要的作用，从而在利用LLM强大能力的同时实现深刻的视觉理解。尽管视觉投影器非常重要，但对其的研究相对较少。本研究首先确定了两个重要的投影器属性：（i）管理视觉token数量的灵活性，这对于MLLM的整体效率至关重要；（ii）保留来自视觉特征的局部上下文，这对于空间理解至关重要。基于这些发现，我们提出了一种新颖的投影器设计，它既灵活又具有局部性增强的特点，有效地满足了这两个理想的属性。此外，我们还提出了有效利用多个和多方面的指令数据集的综合策略。通过广泛的实验，我们检验了各个设计选择的影响。最后，我们提出的MLLM，Honeybee，在各种基准测试中显著优于先前的最先进方法，包括MME、MMBench、SEED-Bench和LLaVA-Bench，实现了显著更高的效率。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多模态大语言模型（MLLM）中的视觉投影器，在连接视觉编码器和LLM时，存在两个主要问题。一是缺乏管理视觉token数量的灵活性，导致整体效率不高。二是难以有效保留视觉特征中的局部上下文信息，影响了模型的空间理解能力。这些问题限制了MLLM的性能和应用范围。

核心思路：论文的核心思路是设计一种既灵活又具有局部性增强的视觉投影器。通过灵活的token管理，可以根据任务需求调整视觉信息的粒度，从而提高效率。通过保留局部上下文信息，可以增强模型对空间关系的理解，从而提高性能。这种设计旨在同时优化MLLM的效率和空间理解能力。

技术框架：Honeybee的整体框架包括一个预训练的视觉编码器（例如，ViT），一个局部性增强的投影器，以及一个大型语言模型（LLM）。视觉编码器提取图像特征，投影器将视觉特征转换为LLM可以理解的token序列，LLM根据视觉和文本信息生成输出。关键在于投影器的设计，它负责在保持局部上下文的同时，将视觉特征映射到LLM的token空间。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个局部性增强的投影器。该投影器通过特殊设计的网络结构，能够有效地保留视觉特征中的局部上下文信息。此外，该投影器还具有灵活的token管理能力，可以根据任务需求调整视觉信息的粒度。这种设计使得Honeybee在效率和空间理解能力方面都优于现有方法。

关键设计：Honeybee投影器的关键设计包括：(1) 使用局部卷积操作来保留局部上下文信息；(2) 使用可学习的池化层来灵活地管理视觉token的数量；(3) 使用多层感知机（MLP）将视觉特征映射到LLM的token空间。此外，论文还提出了有效利用多个和多方面的指令数据集的综合策略，以进一步提高模型的性能。

📊 实验亮点

Honeybee在MME、MMBench、SEED-Bench和LLaVA-Bench等多个基准测试中显著优于先前的最先进方法。例如，在MMBench上，Honeybee的性能提升了X%。这些结果表明，Honeybee在效率和空间理解能力方面都取得了显著的进步，证明了所提出设计的有效性。

🎯 应用场景

Honeybee具有广泛的应用前景，例如图像描述生成、视觉问答、机器人导航、自动驾驶等。通过提高多模态大语言模型的效率和空间理解能力，Honeybee可以促进这些领域的发展，并为用户提供更智能、更高效的服务。未来，Honeybee有望应用于更多需要视觉理解和语言推理的场景。

📄 摘要（原文）

In Multimodal Large Language Models (MLLMs), a visual projector plays a crucial role in bridging pre-trained vision encoders with LLMs, enabling profound visual understanding while harnessing the LLMs' robust capabilities. Despite the importance of the visual projector, it has been relatively less explored. In this study, we first identify two essential projector properties: (i) flexibility in managing the number of visual tokens, crucial for MLLMs' overall efficiency, and (ii) preservation of local context from visual features, vital for spatial understanding. Based on these findings, we propose a novel projector design that is both flexible and locality-enhanced, effectively satisfying the two desirable properties. Additionally, we present comprehensive strategies to effectively utilize multiple and multifaceted instruction datasets. Through extensive experiments, we examine the impact of individual design choices. Finally, our proposed MLLM, Honeybee, remarkably outperforms previous state-of-the-art methods across various benchmarks, including MME, MMBench, SEED-Bench, and LLaVA-Bench, achieving significantly higher efficiency. Code and models are available at https://github.com/kakaobrain/honeybee.