MoME: Mixture of Multimodal Experts for Generalist Multimodal Large Language Models

📄 arXiv: 2407.12709v1 📥 PDF

作者: Leyang Shen, Gongwei Chen, Rui Shao, Weili Guan, Liqiang Nie

分类: cs.CV

发布日期: 2024-07-17

备注: Github: https://github.com/JiuTian-VL/MoME

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出多模态专家混合模型(MoME)，提升通用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 专家混合模型 视觉语言任务 任务干扰 视觉专家混合 语言专家混合 通用模型

📋 核心要点

  1. 通用多模态大语言模型在特定视觉-语言任务上表现不如专用模型，主要原因是任务间的相互干扰。
  2. 提出多模态专家混合模型(MoME)，通过视觉专家混合(MoVE)和语言专家混合(MoLE)来缓解任务干扰。
  3. 实验结果表明，MoME显著提升了通用多模态大语言模型在多种视觉-语言任务上的性能。

📝 摘要（中文）

多模态大语言模型(MLLM)在各种视觉-语言任务中表现出令人印象深刻的能力。然而，与专门的MLLM相比，通用的MLLM在大多数视觉语言任务上的表现通常较差，这可以归因于任务干扰。在本文中，我们提出了一种多模态专家混合模型(MoME)来减轻任务干扰并获得通用的MLLM。我们的MoME由两个关键组件组成，即视觉专家混合(MoVE)和语言专家混合(MoLE)。MoVE可以自适应地调节从各种视觉编码器转换的特征，并且在转换架构中具有很强的兼容性。MoLE将稀疏门控专家合并到LLM中，以实现无痛的改进，而推理成本大致不变。为了应对任务干扰，我们的MoME专门研究视觉和语言模态，以适应任务差异。大量的实验表明，MoME显著提高了通用MLLM在各种视觉语言任务中的性能。源代码已在https://github.com/JiuTian-VL/MoME发布。

🔬 方法详解

问题定义：现有通用多模态大语言模型(MLLM)在处理多种视觉-语言任务时，由于任务间的相互干扰，性能往往不如针对特定任务的专用模型。这种任务干扰限制了通用MLLM的实际应用价值。

核心思路：论文的核心思路是引入专家混合(Mixture of Experts, MoE)机制，针对视觉和语言模态分别设计专家网络，使得模型能够根据不同的任务自适应地选择合适的专家，从而减轻任务干扰，提升整体性能。具体来说，通过视觉专家混合(MoVE)处理视觉特征，通过语言专家混合(MoLE)处理语言特征。

技术框架：MoME整体架构包含视觉编码器、MoVE、语言模型和MoLE。首先，视觉编码器提取图像特征；然后，MoVE自适应地调节这些特征；接着，调节后的视觉特征与文本输入一起输入到语言模型中；最后，MoLE在语言模型内部进行专家选择和特征融合。MoVE和MoLE共同作用，使得模型能够更好地适应不同的视觉-语言任务。

关键创新：MoME的关键创新在于将专家混合机制同时应用于视觉和语言模态，并设计了具有良好兼容性的MoVE和MoLE。MoVE能够灵活地适应不同的视觉编码器架构，而MoLE则能够以较低的推理成本集成到现有的语言模型中。这种双模态专家混合的设计能够更有效地缓解任务干扰，提升通用MLLM的性能。

关键设计：MoVE的设计允许自适应地调制来自不同视觉编码器的特征，具体实现细节未知。MoLE将稀疏门控专家集成到LLM中，具体实现方式未知，目标是在推理成本大致不变的情况下实现性能提升。损失函数和具体的网络结构细节在论文中没有详细说明，需要参考代码实现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过大量实验验证了MoME的有效性，结果表明MoME能够显著提升通用MLLM在各种视觉-语言任务上的性能。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找。MoME在提升性能的同时，保持了较低的推理成本，使其具有较强的实用价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要通用多模态理解能力的场景，例如智能助手、自动驾驶、智能客服等。通过提升通用MLLM的性能，可以使其更好地理解和处理复杂的视觉-语言信息，从而提供更智能、更高效的服务。未来，该方法有望推动多模态人工智能技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Multimodal large language models (MLLMs) have demonstrated impressive capabilities across various vision-language tasks. However, a generalist MLLM typically underperforms compared with a specialist MLLM on most VL tasks, which can be attributed to task interference. In this paper, we propose a mixture of multimodal experts (MoME) to mitigate task interference and obtain a generalist MLLM. Our MoME is composed of two key components, a mixture of vision experts (MoVE) and a mixture of language experts (MoLE). MoVE can adaptively modulate the features transformed from various vision encoders, and has a strong compatibility in transformation architecture. MoLE incorporates sparsely gated experts into LLMs to achieve painless improvements with roughly unchanged inference costs. In response to task interference, our MoME specializes in both vision and language modality to adapt to task discrepancies. Extensive experiments show that MoME significantly improves the performance of generalist MLLMs across various VL tasks. The source code is released at https://github.com/JiuTian-VL/MoME