Cloud-Device Collaborative Learning for Multimodal Large Language Models

📄 arXiv: 2312.16279v1 📥 PDF

作者: Guanqun Wang, Jiaming Liu, Chenxuan Li, Junpeng Ma, Yuan Zhang, Xinyu Wei, Kevin Zhang, Maurice Chong, Ray Zhang, Yijiang Liu, Shanghang Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2023-12-26

💡 一句话要点

提出云端设备协同持续自适应框架，提升压缩多模态大模型在设备端的泛化能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态大语言模型 云端协同 知识蒸馏 模型压缩 设备端部署

📋 核心要点

  1. 现有压缩多模态大模型在设备端部署时，泛化能力显著下降，难以满足实际应用需求。
  2. 提出云端设备协同持续自适应框架，利用云端大模型知识，提升设备端压缩模型的性能。
  3. 实验表明，该框架在多个多模态基准测试中优于现有知识蒸馏和设备-云协同方法，并在真实场景中验证了可行性。

📝 摘要（中文）

多模态大语言模型(MLLM)在诸如图像描述、常识推理和视觉场景理解等任务中表现出卓越的性能。然而，由于模型参数庞大，将这些大规模MLLM部署在客户端设备上受到限制，并且当模型被压缩以进行设备部署时，泛化能力会显著下降。为了解决这一挑战，我们引入了一种云端设备协同持续自适应框架，旨在通过利用云端更大规模MLLM的强大能力来增强压缩的、设备部署的MLLM的性能。我们的框架由三个关键组件构成：用于高效数据传输的设备到云端的上行链路、基于云端的知识自适应以及用于模型部署的优化的云到设备端的下行链路。在上行链路阶段，我们采用不确定性引导的Token采样(UTS)策略来有效地过滤掉分布外的token，从而降低传输成本并提高训练效率。在云端，我们提出了一种基于Adapter的知识蒸馏(AKD)方法，以将精炼的知识从大规模MLLM迁移到压缩的、袖珍型MLLM。此外，我们为下行链路提出了一种动态权重更新压缩(DWC)策略，该策略自适应地选择和量化更新的权重参数，从而提高传输效率并减少云端和设备模型之间的表示差异。在多个多模态基准上的大量实验表明，我们提出的框架优于先前的知识蒸馏和设备-云协同方法。值得注意的是，我们还验证了我们的方法在真实世界实验中的可行性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决将大规模多模态大语言模型（MLLM）压缩后部署到设备端时，模型泛化能力显著下降的问题。现有的知识蒸馏和设备-云协同方法无法有效解决压缩模型在设备端的性能损失，尤其是在面对分布外数据时。

核心思路：论文的核心思路是利用云端强大的计算资源和大规模MLLM的知识，通过云端-设备协同的方式，持续自适应地提升设备端压缩MLLM的性能。通过高效的数据传输、知识迁移和模型压缩策略，弥合云端模型和设备端模型之间的差距。

技术框架：整体框架包含三个主要阶段：设备到云端的上行链路、云端知识自适应和云端到设备端的下行链路。在上行链路阶段，设备端使用不确定性引导的Token采样（UTS）策略选择有价值的数据上传到云端。在云端，使用基于Adapter的知识蒸馏（AKD）方法将大规模MLLM的知识迁移到压缩模型。在下行链路阶段，使用动态权重更新压缩（DWC）策略选择和量化更新的权重参数，并将其传输到设备端。

关键创新：论文的关键创新在于三个方面：1) 提出不确定性引导的Token采样（UTS）策略，有效过滤掉分布外token，降低传输成本；2) 提出基于Adapter的知识蒸馏（AKD）方法，将大规模MLLM的知识迁移到压缩模型；3) 提出动态权重更新压缩（DWC）策略，自适应地选择和量化更新的权重参数，提高传输效率。

关键设计：UTS策略基于模型的不确定性估计来选择token，具体实现方式未知。AKD方法使用Adapter模块来学习大规模MLLM和压缩模型之间的映射关系，损失函数未知。DWC策略基于权重的重要性来选择和量化更新的权重参数，量化方法未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，该框架在多个多模态基准测试中优于现有的知识蒸馏和设备-云协同方法。具体性能提升数据未知，但论文强调了在真实世界实验中验证了该方法的可行性，表明其具有实际应用价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能手机、智能家居设备、自动驾驶汽车等需要本地多模态理解能力的场景。通过云端协同，可以在资源受限的设备上部署高性能的多模态大模型，提升用户体验，并为各种智能应用提供更强大的支持。未来，该方法有望推动多模态大模型在边缘计算领域的广泛应用。

📄 摘要（原文）

The burgeoning field of Multimodal Large Language Models (MLLMs) has exhibited remarkable performance in diverse tasks such as captioning, commonsense reasoning, and visual scene understanding. However, the deployment of these large-scale MLLMs on client devices is hindered by their extensive model parameters, leading to a notable decline in generalization capabilities when these models are compressed for device deployment. Addressing this challenge, we introduce a Cloud-Device Collaborative Continual Adaptation framework, designed to enhance the performance of compressed, device-deployed MLLMs by leveraging the robust capabilities of cloud-based, larger-scale MLLMs. Our framework is structured into three key components: a device-to-cloud uplink for efficient data transmission, cloud-based knowledge adaptation, and an optimized cloud-to-device downlink for model deployment. In the uplink phase, we employ an Uncertainty-guided Token Sampling (UTS) strategy to effectively filter out-of-distribution tokens, thereby reducing transmission costs and improving training efficiency. On the cloud side, we propose Adapter-based Knowledge Distillation (AKD) method to transfer refined knowledge from large-scale to compressed, pocket-size MLLMs. Furthermore, we propose a Dynamic Weight update Compression (DWC) strategy for the downlink, which adaptively selects and quantizes updated weight parameters, enhancing transmission efficiency and reducing the representational disparity between cloud and device models. Extensive experiments on several multimodal benchmarks demonstrate the superiority of our proposed framework over prior Knowledge Distillation and device-cloud collaboration methods. Notably, we also validate the feasibility of our approach to real-world experiments.