Imp: Highly Capable Large Multimodal Models for Mobile Devices
作者: Zhenwei Shao, Zhou Yu, Jun Yu, Xuecheng Ouyang, Lihao Zheng, Zhenbiao Gai, Mingyang Wang, Jiajun Ding
分类: cs.CV, cs.CL
发布日期: 2024-05-20 (更新: 2024-05-30)
备注: fix some typos and correct a few number in the tables
💡 一句话要点
Imp：面向移动设备的高性能轻量级多模态大模型
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 轻量级LMM 多模态模型 移动设备部署 模型优化 模型压缩
📋 核心要点
- 现有LMM模型参数量大，计算密集，难以在移动设备等资源受限场景部署。
- 通过系统研究模型架构、训练策略和数据，设计高效的轻量级LMM模型Imp。
- Imp-3B模型超越同规模LMM，甚至优于13B规模的SOTA模型，并在移动芯片上实现快速推理。
📝 摘要（中文）
近年来，大型语言模型（LLM）驱动的大型多模态模型（LMM）在开放世界多模态理解方面表现出卓越的通用性。然而，它们通常参数量巨大且计算密集，限制了其在资源受限场景中的应用。为此，陆续提出了一些轻量级LMM，旨在在有限的规模（例如3B）下最大化模型能力。尽管这些方法取得了令人鼓舞的结果，但大多数方法仅关注设计空间的一个或两个方面，并且尚未彻底研究影响模型能力的关键设计选择。在本文中，我们从模型架构、训练策略和训练数据等方面对轻量级LMM进行了系统研究。基于我们的发现，我们获得了Imp——一系列2B-4B规模的高性能LMM。值得注意的是，我们的Imp-3B模型稳定地优于所有现有的类似规模的轻量级LMM，甚至超越了13B规模的state-of-the-art LMM。通过低比特量化和分辨率降低技术，我们的Imp模型可以部署在Qualcomm Snapdragon 8Gen3移动芯片上，并具有约13 tokens/s的高推理速度。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型多模态模型（LMM）在资源受限设备（如移动设备）上部署困难的问题。现有LMM模型通常参数量巨大，计算复杂度高，无法满足移动设备的低延迟、低功耗需求。现有轻量级LMM设计往往只关注单一优化方向，缺乏系统性的设计空间探索。
核心思路：论文的核心思路是通过对模型架构、训练策略和训练数据进行系统性的研究和优化，找到轻量级LMM设计的关键因素，从而在有限的参数规模下，最大化模型的性能。通过精细的设计选择，在模型大小和性能之间取得最佳平衡。
技术框架：论文没有明确给出整体架构图，但从描述中可以推断出，整体框架仍然遵循典型的LMM架构，包括视觉编码器、文本编码器和多模态融合模块。重点在于对这些模块进行轻量化设计和优化，并采用高效的训练策略。
关键创新：论文的关键创新在于对轻量级LMM设计空间的系统性探索，并总结出影响模型性能的关键设计选择。通过实验验证了这些设计选择的有效性，并提出了性能优异的Imp模型。这种系统性的研究方法为后续轻量级LMM设计提供了指导。
关键设计：论文中涉及的关键设计包括：模型架构的选择（具体架构未知），训练策略的优化（具体策略未知，可能包括数据增强、知识蒸馏等），以及训练数据的选择和处理。此外，论文还提到了低比特量化和分辨率降低等部署优化技术，以进一步提高模型在移动设备上的推理速度。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在摘要中未提及，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Imp-3B模型在性能上超越了所有现有的同等规模的轻量级LMM，甚至超过了13B规模的SOTA模型。通过低比特量化和分辨率降低技术，Imp模型可以在Qualcomm Snapdragon 8Gen3移动芯片上实现约13 tokens/s的高推理速度，验证了其在移动设备上的部署潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于移动设备上的智能应用，例如移动视觉搜索、智能助手、实时翻译、图像编辑等。轻量级LMM的部署能够提升用户体验，降低服务器压力，并为离线应用提供支持。未来，该技术有望推动更多AI应用在边缘设备上的普及。
📄 摘要（原文）
By harnessing the capabilities of large language models (LLMs), recent large multimodal models (LMMs) have shown remarkable versatility in open-world multimodal understanding. Nevertheless, they are usually parameter-heavy and computation-intensive, thus hindering their applicability in resource-constrained scenarios. To this end, several lightweight LMMs have been proposed successively to maximize the capabilities under constrained scale (e.g., 3B). Despite the encouraging results achieved by these methods, most of them only focus on one or two aspects of the design space, and the key design choices that influence model capability have not yet been thoroughly investigated. In this paper, we conduct a systematic study for lightweight LMMs from the aspects of model architecture, training strategy, and training data. Based on our findings, we obtain Imp -- a family of highly capable LMMs at the 2B-4B scales. Notably, our Imp-3B model steadily outperforms all the existing lightweight LMMs of similar size, and even surpasses the state-of-the-art LMMs at the 13B scale. With low-bit quantization and resolution reduction techniques, our Imp model can be deployed on a Qualcomm Snapdragon 8Gen3 mobile chip with a high inference speed of about 13 tokens/s.