FlashSloth: Lightning Multimodal Large Language Models via Embedded Visual Compression

📄 arXiv: 2412.04317v1 📥 PDF

作者: Bo Tong, Bokai Lai, Yiyi Zhou, Gen Luo, Yunhang Shen, Ke Li, Xiaoshuai Sun, Rongrong Ji

分类: cs.CV

发布日期: 2024-12-05

💡 一句话要点

FlashSloth：通过嵌入式视觉压缩加速多模态大语言模型

🎯 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 视觉压缩 嵌入式系统 模型加速 视觉语言任务

📋 核心要点

  1. 现有微型多模态大语言模型速度提升受限于大量视觉tokens，降低了实际应用效率。
  2. FlashSloth通过嵌入式视觉压缩，在减少视觉tokens的同时，增强其描述能力，提升模型性能。
  3. 实验表明，FlashSloth在减少计算资源消耗的同时，保持了在视觉语言任务上的高性能。

📝 摘要（中文）

多模态大语言模型(MLLMs)在能力上取得了巨大进步，但在实际应用中往往表现得像树懒一样，即响应慢、延迟大。最近的研究致力于构建更高效的微型MLLM，但大量使用的视觉tokens限制了它们的实际加速效果。本文提出了一种强大而快速的微型MLLM，名为FlashSloth。与以往的研究不同，FlashSloth专注于在压缩视觉tokens冗余语义的过程中，提高其描述能力。FlashSloth引入了嵌入式视觉压缩设计，以捕获视觉显著和指令相关的图像信息，从而以更少的视觉tokens实现卓越的多模态性能。大量的实验验证了所提出的FlashSloth，并全面比较了一系列微型但强大的MLLM，例如InternVL2、MiniCPM-V2和Qwen2-VL。实验结果表明，与这些先进的微型MLLM相比，我们的FlashSloth可以大大减少视觉tokens的数量、训练内存和计算复杂度，同时在各种VL任务中保持高性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有微型多模态大语言模型（MLLMs）虽然参数量小，但仍然需要处理大量的视觉tokens，这导致推理速度慢，延迟高，限制了其在实际应用中的部署。现有的视觉token处理方法未能充分压缩冗余语义，导致效率低下。

核心思路：FlashSloth的核心思路是通过嵌入式视觉压缩来提高视觉tokens的描述能力，从而在减少tokens数量的同时，保留关键的视觉信息。通过更有效地利用每个token，模型可以在保持甚至提高性能的同时，显著降低计算成本。

技术框架：FlashSloth的技术框架主要包含嵌入式视觉压缩模块，该模块集成到现有的MLLM架构中。该模块负责对输入图像进行编码，提取视觉特征，并压缩成更少的、信息量更丰富的视觉tokens。这些tokens随后被输入到语言模型中进行处理，完成各种视觉语言任务。

关键创新：FlashSloth的关键创新在于其嵌入式视觉压缩设计，它能够同时捕获视觉显著信息和指令相关信息。这种设计使得模型能够更好地理解图像内容，并根据指令进行相应的操作。与传统的视觉压缩方法相比，FlashSloth更注重保留与任务相关的语义信息，从而提高了模型的性能。

关键设计：FlashSloth的具体设计细节包括：(1) 使用注意力机制来选择重要的视觉特征；(2) 设计专门的损失函数来鼓励模型学习更具描述性的视觉tokens；(3) 探索不同的网络结构来优化压缩模块的性能。具体的参数设置和网络结构选择可能因不同的应用场景而异，但核心目标是平衡压缩率和信息保留。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，FlashSloth在减少视觉tokens数量、训练内存和计算复杂度的同时，在各种视觉语言任务中保持了高性能。与InternVL2、MiniCPM-V2和Qwen2-VL等先进的微型MLLM相比，FlashSloth在性能上具有竞争力，同时显著降低了资源消耗。

🎯 应用场景

FlashSloth可应用于需要快速响应和低延迟的多模态应用场景，例如移动设备上的图像理解、智能助手、机器人导航和实时视频分析。该研究有助于推动微型多模态大语言模型在资源受限环境中的部署，并为开发更高效、更实用的AI系统奠定基础。

📄 摘要（原文）

Despite a big leap forward in capability, multimodal large language models (MLLMs) tend to behave like a sloth in practical use, i.e., slow response and large latency. Recent efforts are devoted to building tiny MLLMs for better efficiency, but the plethora of visual tokens still used limit their actual speedup. In this paper, we propose a powerful and fast tiny MLLM called FlashSloth. Different from previous efforts, FlashSloth focuses on improving the descriptive power of visual tokens in the process of compressing their redundant semantics. In particular, FlashSloth introduces embedded visual compression designs to capture both visually salient and instruction-related image information, so as to achieving superior multimodal performance with fewer visual tokens. Extensive experiments are conducted to validate the proposed FlashSloth, and a bunch of tiny but strong MLLMs are also comprehensively compared, e.g., InternVL2, MiniCPM-V2 and Qwen2-VL. The experimental results show that compared with these advanced tiny MLLMs, our FlashSloth can greatly reduce the number of visual tokens, training memory and computation complexity while retaining high performance on various VL tasks.