TinyGPT-V: Efficient Multimodal Large Language Model via Small Backbones

📄 arXiv: 2312.16862v3 📥 PDF

作者: Zhengqing Yuan, Zhaoxu Li, Weiran Huang, Yanfang Ye, Lichao Sun

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2023-12-28 (更新: 2024-06-21)

备注: Accepted by ICML workshop 2024

💡 一句话要点

TinyGPT-V：通过小型骨干网络实现高效的多模态大语言模型

🎯 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 视觉问答 图像描述 小型骨干网络 高效推理 Phi-2 视觉语言融合

📋 核心要点

  1. 现有MLLM模型计算需求高且闭源，限制了其应用范围，需要更高效、开放的模型。
  2. TinyGPT-V通过集成小型语言模型Phi-2和预训练视觉编码器，并设计映射模块融合视觉和语言信息。
  3. 实验表明，TinyGPT-V在VQA和图像推理任务中性能与大型模型相当，且资源需求显著降低，适合部署在资源受限设备。

📝 摘要（中文）

近年来，GPT-4V等大型多模态语言模型（MLLM）在各种视觉-语言任务中表现出卓越的性能。然而，这些模型的闭源性质和高计算需求限制了其可访问性和适用性。本研究提出了TinyGPT-V，一种新型的开源MLLM，旨在实现各种视觉-语言任务（包括图像描述和视觉问答）的高效训练和推理。TinyGPT-V利用紧凑而强大的架构，集成了Phi-2语言模型和预训练的视觉编码器，并采用独特的映射模块进行视觉和语言信息融合。通过针对小型骨干网络优化的训练方案和多样化的数据集混合，TinyGPT-V在不牺牲性能的前提下，显著降低了计算资源需求（训练需要24GB，推理仅需8GB）。实验表明，TinyGPT-V（其语言模型具有28亿个参数）在VQA和图像推理任务中取得了与大型模型相当的结果，同时通过创新的量化技术，非常适合部署在资源受限的设备上。这项工作不仅为更易于访问和高效的MLLM铺平了道路，而且强调了小型优化模型在弥合实际应用中高性能和计算效率之间差距的潜力。此外，本文还介绍了一种使用较小骨干网络的多模态大型语言模型的新方法。我们的代码和训练权重可在补充材料中找到。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型多模态语言模型（MLLMs），如GPT-4V，虽然性能强大，但其闭源性和巨大的计算资源需求限制了其在资源受限环境下的部署和应用。因此，需要开发一种计算效率高、可访问性强的开源MLLM，能够在各种视觉-语言任务中实现高性能。

核心思路：TinyGPT-V的核心思路是利用小型但强大的骨干网络（backbone）构建MLLM，从而降低计算需求。具体来说，它集成了小型语言模型Phi-2和预训练的视觉编码器，并通过一个专门设计的映射模块将视觉和语言信息进行有效融合。这种设计旨在在性能和效率之间取得平衡。

技术框架：TinyGPT-V的整体架构包括三个主要模块：1) 视觉编码器：使用预训练的视觉模型提取图像特征。2) 语言模型：采用Phi-2作为语言模型，负责处理文本信息和生成最终输出。3) 映射模块：该模块是连接视觉和语言模态的关键，负责将视觉特征映射到语言模型的嵌入空间，实现视觉和语言信息的融合。训练过程包括预训练视觉编码器，训练映射模块，以及对整个模型进行微调。

关键创新：TinyGPT-V最重要的技术创新点在于其利用小型骨干网络实现了与大型模型相当的性能。与现有方法相比，TinyGPT-V不需要庞大的计算资源，更易于部署和应用。此外，该模型采用的映射模块能够有效地融合视觉和语言信息，从而提升了模型的性能。

关键设计：TinyGPT-V的关键设计包括：1) 选择Phi-2作为语言模型，因为它在小型模型中表现出色。2) 设计了一个专门的映射模块，用于将视觉特征映射到语言模型的嵌入空间。3) 采用了一种针对小型骨干网络优化的训练方案，包括使用多样化的数据集混合和有效的正则化技术。4) 使用量化技术进一步降低模型的计算需求，使其能够在资源受限的设备上运行。

📊 实验亮点

TinyGPT-V在VQA和图像推理任务中取得了与大型模型相当的结果，同时显著降低了计算资源需求。具体而言，TinyGPT-V（2.8B参数）在VQA任务上达到了可比的性能，并且训练仅需24GB显存，推理仅需8GB显存，这使得它非常适合部署在资源受限的设备上。此外，通过量化技术，TinyGPT-V的计算需求可以进一步降低。

🎯 应用场景

TinyGPT-V具有广泛的应用前景，包括移动设备上的智能助手、嵌入式视觉系统、机器人导航、以及在资源受限环境中进行图像分析和视觉问答。其高效的特性使其能够部署在边缘设备上，实现实时视觉-语言交互，并为开发更智能、更普及的人工智能应用提供了可能。

📄 摘要（原文）

In recent years, multimodal large language models (MLLMs) such as GPT-4V have demonstrated remarkable advancements, excelling in a variety of vision-language tasks. Despite their prowess, the closed-source nature and computational demands of such models limit their accessibility and applicability. This study introduces TinyGPT-V, a novel open-source MLLM, designed for efficient training and inference across various vision-language tasks, including image captioning (IC) and visual question answering (VQA). Leveraging a compact yet powerful architecture, TinyGPT-V integrates the Phi-2 language model with pre-trained vision encoders, utilizing a unique mapping module for visual and linguistic information fusion. With a training regimen optimized for small backbones and employing a diverse dataset amalgam, TinyGPT-V requires significantly lower computational resources 24GB for training and as little as 8GB for inference without compromising on performance. Our experiments demonstrate that TinyGPT-V, with its language model 2.8 billion parameters, achieves comparable results in VQA and image inference tasks to its larger counterparts while being uniquely suited for deployment on resource-constrained devices through innovative quantization techniques. This work not only paves the way for more accessible and efficient MLLMs but also underscores the potential of smaller, optimized models in bridging the gap between high performance and computational efficiency in real-world applications. Additionally, this paper introduces a new approach to multimodal large language models using smaller backbones. Our code and training weights are available in the supplementary material.