ADEM-VL: Adaptive and Embedded Fusion for Efficient Vision-Language Tuning
作者: Zhiwei Hao, Jianyuan Guo, Li Shen, Yong Luo, Han Hu, Yonggang Wen
分类: cs.CV
发布日期: 2024-10-23
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
ADEM-VL：提出自适应嵌入融合方法，高效微调视觉-语言模型。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉语言模型 多模态融合 自适应融合 交叉注意力 高效微调
📋 核心要点
- 现有视觉-语言模型计算和内存开销大，限制了其广泛应用。
- ADEM-VL通过无参数交叉注意力融合视觉特征，并自适应地选择相关视觉信息。
- 实验表明，ADEM-VL在多个任务上优于现有方法，且训练和推理速度更快。
📝 摘要（中文）
视觉-语言（VL）模型在图像描述和视觉问答等多种多模态应用中取得了显著成功。然而，构建VL模型需要大量的硬件资源，效率受到两个关键因素的限制：包含视觉特征的语言模型的扩展输入序列需要更多的计算操作，以及大量额外的可学习参数增加了内存复杂度。为了解决这些问题，我们提出了ADEM-VL，一种高效的视觉-语言方法，通过采用无参数的交叉注意力机制进行多模态融合中的相似性测量，从而基于预训练的大型语言模型（LLM）微调VL模型。该方法只需要将视觉特征嵌入到语言空间中，显著减少了可训练参数的数量，并加快了训练和推理速度。为了增强融合模块中的表征学习，我们引入了一种高效的多尺度特征生成方案，该方案只需要通过视觉编码器进行一次前向传递。此外，我们提出了一种自适应融合方案，该方案基于注意力得分，动态地丢弃每个文本token的不太相关的视觉信息。这确保了融合过程优先考虑最相关的视觉特征。在包括视觉问答、图像描述和指令跟随在内的各种任务上的实验表明，我们的框架优于现有方法。具体来说，我们的方法在ScienceQA数据集上超过了现有方法，平均准确率提高了0.77%，同时减少了训练和推理延迟，证明了我们框架的优越性。
🔬 方法详解
问题定义：现有视觉-语言模型（VL模型）依赖于大量的可学习参数和复杂的计算流程，导致训练和推理过程中需要消耗大量的计算资源和内存。尤其是在处理包含视觉信息的长序列时，计算复杂度显著增加，限制了VL模型在资源受限环境下的应用。
核心思路：ADEM-VL的核心思路是通过一种高效的、参数量较小的融合机制，将视觉信息融入到预训练的大型语言模型（LLM）中。该方法避免了引入大量额外的可学习参数，并通过自适应的方式选择与文本信息最相关的视觉特征，从而降低计算负担。
技术框架：ADEM-VL框架主要包含以下几个模块：1) 视觉编码器：用于提取图像的多尺度视觉特征。2) 嵌入模块：将视觉特征嵌入到语言模型的语义空间中。3) 交叉注意力融合模块：使用无参数的交叉注意力机制，计算文本token和视觉特征之间的相似度，并进行融合。4) 自适应融合模块：根据注意力得分，动态地丢弃不相关的视觉信息。整个流程是，首先使用视觉编码器提取视觉特征，然后将其嵌入到语言空间，接着通过交叉注意力融合，最后使用自适应融合模块选择相关特征。
关键创新：ADEM-VL的关键创新在于：1) 使用无参数的交叉注意力机制进行多模态融合，避免了引入大量额外的可学习参数。2) 提出了一种自适应融合方案，可以动态地选择与文本信息最相关的视觉特征，从而提高融合效率。3) 采用高效的多尺度特征生成方案，仅需一次视觉编码器前向传播即可获得多尺度特征。
关键设计：ADEM-VL的关键设计包括：1) 使用预训练的LLM作为基础模型，并在此基础上进行微调。2) 交叉注意力模块采用余弦相似度作为注意力权重计算方式。3) 自适应融合模块使用一个阈值来过滤掉注意力得分较低的视觉特征。4) 多尺度特征生成方案通过在视觉编码器的不同层提取特征来实现。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
ADEM-VL在ScienceQA数据集上取得了显著的性能提升，平均准确率超过现有方法0.77%。同时，该方法显著降低了训练和推理延迟，使得视觉-语言模型的应用更加高效。实验结果表明，ADEM-VL在保持甚至提升性能的同时，有效降低了计算资源的需求。
🎯 应用场景
ADEM-VL具有广泛的应用前景，包括但不限于：视觉问答、图像描述、智能对话、机器人导航等。该方法能够降低视觉-语言模型的计算和内存开销，使其更容易部署在资源受限的设备上，例如移动设备和嵌入式系统。此外，ADEM-VL还可以用于构建更高效的多模态交互系统，提升用户体验。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in multimodal fusion have witnessed the remarkable success of vision-language (VL) models, which excel in various multimodal applications such as image captioning and visual question answering. However, building VL models requires substantial hardware resources, where efficiency is restricted by two key factors: the extended input sequence of the language model with vision features demands more computational operations, and a large number of additional learnable parameters increase memory complexity. These challenges significantly restrict the broader applicability of such models. To bridge this gap, we propose ADEM-VL, an efficient vision-language method that tunes VL models based on pretrained large language models (LLMs) by adopting a parameter-free cross-attention mechanism for similarity measurements in multimodal fusion. This approach only requires embedding vision features into the language space, significantly reducing the number of trainable parameters and accelerating both training and inference speeds. To enhance representation learning in fusion module, we introduce an efficient multiscale feature generation scheme that requires only a single forward pass through the vision encoder. Moreover, we propose an adaptive fusion scheme that dynamically discards less relevant visual information for each text token based on its attention score. This ensures that the fusion process prioritizes the most pertinent visual features. With experiments on various tasks including visual question answering, image captioning, and instruction-following, we demonstrate that our framework outperforms existing approaches. Specifically, our method surpasses existing methods by an average accuracy of 0.77% on ScienceQA dataset, with reduced training and inference latency, demonstrating the superiority of our framework. The code is available at https://github.com/Hao840/ADEM-VL.