HiMix: Reducing Computational Complexity in Large Vision-Language Models

📄 arXiv: 2501.10318v1 📥 PDF

作者: Xuange Zhang, Dengjie Li, Bo Liu, Zenghao Bao, Yao Zhou, Baisong Yang, Zhongying Liu, Yujie Zhong, Zheng Zhao, Tongtong Yuan

分类: cs.CV

发布日期: 2025-01-17

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

HiMix：通过分层视觉注入混合注意力机制降低大型视觉语言模型的计算复杂度

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉语言模型 计算复杂度 分层注入 混合注意力 模型优化

📋 核心要点

  1. 现有LVLMs计算复杂度过高，限制了其在实际应用中的部署，冗余视觉序列是主要瓶颈。
  2. HiMix通过分层视觉注入，仅让语言序列进行完整前向传播，视觉序列在特定阶段与语言交互，减少计算量。
  3. 实验表明，HiMix在保持性能相当的情况下，可将语言解码器的计算成本降低10倍。

📝 摘要（中文）

现有的大型视觉语言模型(LVLMs)受益于大型语言模型和模态对齐技术的最新进展，在各种场景中都取得了显著的性能。然而，过高的计算复杂度限制了这些模型在实际应用中的广泛使用。我们认为，计算复杂度的主要瓶颈之一是模型计算中涉及的冗余视觉序列。这一观点源于对LVLMs语言解码器中视觉和语言信息传输效率的重新评估。因此，我们提出了一种新颖的分层视觉-语言交互机制，称为用于混合注意力的分层视觉注入(HiMix)。在HiMix中，只有语言序列进行完整的正向传播，而视觉序列在每个语言解码器层内的特定阶段与语言进行交互。令人惊讶的是，我们的方法在最小的性能损失下显著降低了计算复杂度。具体而言，HiMix在多个LVLM模型中实现了语言解码器计算成本降低10倍，同时保持了相当的性能。这突出了我们方法的优势，我们希望我们的研究能为视觉语言理解领域带来新的视角。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型视觉语言模型（LVLMs）计算复杂度过高的问题，特别是由于冗余视觉序列导致的计算瓶颈。现有方法在处理视觉信息时，通常将所有视觉token都输入到模型的每一层，造成了大量的计算冗余，限制了模型在资源受限环境下的应用。

核心思路：HiMix的核心思路是减少视觉信息在模型中的冗余计算。通过分层的方式，只在语言解码器的特定阶段注入视觉信息，而不是在每一层都进行完整的视觉信息处理。这样可以显著减少计算量，同时尽量保持模型的性能。

技术框架：HiMix主要修改了LVLM中的语言解码器部分。整体框架如下： 1. 语言序列输入：语言序列进行完整的正向传播。 2. 视觉序列注入：视觉序列仅在语言解码器的特定层注入，与语言序列进行交互。 3. 混合注意力机制：在注入视觉信息的层，使用混合注意力机制融合视觉和语言信息。 4. 解码器输出：解码器输出最终的语言表示。

关键创新：HiMix的关键创新在于其分层视觉注入机制。与传统方法不同，HiMix不是在每一层都进行视觉信息的处理，而是在特定的层进行注入。这种分层注入的方式可以有效地减少计算量，同时保持模型的性能。此外，HiMix还引入了混合注意力机制，更好地融合视觉和语言信息。

关键设计：HiMix的关键设计包括： 1. 视觉注入层选择：需要确定在哪些层注入视觉信息。可以通过实验或理论分析来选择最佳的注入层。 2. 混合注意力机制：可以使用不同的注意力机制来融合视觉和语言信息，例如交叉注意力或自注意力。 3. 视觉信息压缩：在注入视觉信息之前，可以对视觉信息进行压缩，进一步减少计算量。 4. 超参数调整：需要调整模型的超参数，例如学习率、batch size等，以获得最佳的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

HiMix在多个LVLM模型上实现了显著的计算复杂度降低，具体而言，语言解码器的计算成本降低了10倍，同时保持了与原始模型相当的性能。这一结果表明HiMix在降低计算成本方面的有效性，并为LVLM的实际应用铺平了道路。实验结果突出了HiMix在效率和性能之间的良好平衡。

🎯 应用场景

HiMix的潜在应用领域包括移动设备上的视觉语言模型部署、低功耗设备上的视觉任务处理以及需要快速响应的实时视觉语言应用。通过降低计算复杂度，HiMix使得LVLMs能够在资源受限的环境中运行，从而扩展了其应用范围。未来，HiMix可以促进更高效、更普及的视觉语言理解技术的发展。

📄 摘要（原文）

Benefiting from recent advancements in large language models and modality alignment techniques, existing Large Vision-Language Models(LVLMs) have achieved prominent performance across a wide range of scenarios. However, the excessive computational complexity limits the widespread use of these models in practical applications. We argue that one main bottleneck in computational complexity is caused by the involvement of redundant vision sequences in model computation. This is inspired by a reassessment of the efficiency of vision and language information transmission in the language decoder of LVLMs. Then, we propose a novel hierarchical vision-language interaction mechanism called Hierarchical Vision injection for Mixture Attention (HiMix). In HiMix, only the language sequence undergoes full forward propagation, while the vision sequence interacts with the language at specific stages within each language decoder layer. It is striking that our approach significantly reduces computational complexity with minimal performance loss. Specifically, HiMix achieves a 10x reduction in the computational cost of the language decoder across multiple LVLM models while maintaining comparable performance. This highlights the advantages of our method, and we hope our research brings new perspectives to the field of vision-language understanding. Project Page: https://xuange923.github.io/HiMix