Visual Perception by Large Language Model's Weights

📄 arXiv: 2405.20339v1 📥 PDF

作者: Feipeng Ma, Hongwei Xue, Guangting Wang, Yizhou Zhou, Fengyun Rao, Shilin Yan, Yueyi Zhang, Siying Wu, Mike Zheng Shou, Xiaoyan Sun

分类: cs.CV

发布日期: 2024-05-30

💡 一句话要点

提出VLoRA以解决多模态大语言模型的计算效率问题

🎯 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 视觉信息处理 参数空间对齐 计算效率 感知权重生成

📋 核心要点

  1. 现有的多模态大语言模型在处理视觉信息时，依赖于视觉标记的引入，导致输入序列过长，计算成本高。
  2. 本文提出了一种新的参数空间对齐方法，通过将视觉信息转换为模型权重，消除对视觉标记的需求，从而提高计算效率。
  3. 实验结果显示，VLoRA在多个基准测试中表现出与现有方法相当的性能，同时在训练和推理中显著降低了计算成本。

📝 摘要（中文）

现有的多模态大语言模型（MLLMs）通过将视觉特征与大语言模型（LLMs）的输入空间对齐，并将视觉标记与文本标记连接形成统一输入序列。然而，这种方法由于视觉标记的引入导致输入序列长度增加，从而增加了计算成本。本文提出了一种新的参数空间对齐范式，将视觉信息表示为模型权重。通过视觉编码器提取视觉特征，将其转换为感知权重，并与LLM的权重合并，从而消除了对视觉标记的需求，显著提高了效率。实验结果表明，VLoRA在多个基准测试中表现出与现有方法相当的性能，同时显著降低了训练和推理的计算成本。代码和模型将开源。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多模态大语言模型在处理视觉信息时，通常需要将视觉特征与文本输入对齐，导致输入序列长度增加，从而增加了计算成本。

核心思路：本文提出了一种新的参数空间对齐范式，将视觉信息表示为模型权重。通过视觉编码器提取视觉特征，并将其转换为感知权重，与LLM的权重合并，从而消除对视觉标记的需求。

技术框架：整体架构包括视觉编码器、感知权重生成器和大语言模型。视觉编码器负责提取输入图像的特征，感知权重生成器将这些特征转换为低秩的感知权重，最后将这些权重与LLM的权重合并以进行推理。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了将视觉信息直接表示为模型权重的方式，与现有方法的输入空间对齐形成鲜明对比，从而显著提高了计算效率。

关键设计：感知权重生成器设计为低秩特性，类似于LoRA，确保了权重的有效性和计算的高效性。具体的参数设置和损失函数设计将进一步优化模型性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，VLoRA在多个基准测试中与现有的多模态大语言模型表现相当，同时在训练和推理阶段的计算成本降低了显著比例，具体提升幅度未知，展示了其在效率上的优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括图像理解、视觉问答和多模态内容生成等。通过提高计算效率，VLoRA可以在资源受限的环境中实现更高效的推理，推动多模态技术在实际应用中的广泛采用。

📄 摘要（原文）

Existing Multimodal Large Language Models (MLLMs) follow the paradigm that perceives visual information by aligning visual features with the input space of Large Language Models (LLMs), and concatenating visual tokens with text tokens to form a unified sequence input for LLMs. These methods demonstrate promising results on various vision-language tasks but are limited by the high computational effort due to the extended input sequence resulting from the involvement of visual tokens. In this paper, instead of input space alignment, we propose a novel parameter space alignment paradigm that represents visual information as model weights. For each input image, we use a vision encoder to extract visual features, convert features into perceptual weights, and merge the perceptual weights with LLM's weights. In this way, the input of LLM does not require visual tokens, which reduces the length of the input sequence and greatly improves efficiency. Following this paradigm, we propose VLoRA with the perceptual weights generator. The perceptual weights generator is designed to convert visual features to perceptual weights with low-rank property, exhibiting a form similar to LoRA. The experimental results show that our VLoRA achieves comparable performance on various benchmarks for MLLMs, while significantly reducing the computational costs for both training and inference. The code and models will be made open-source.