Mixpert: Mitigating Multimodal Learning Conflicts with Efficient Mixture-of-Vision-Experts

📄 arXiv: 2505.24541v1 📥 PDF

作者: Xin He, Xumeng Han, Longhui Wei, Lingxi Xie, Qi Tian

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-05-30

💡 一句话要点

提出Mixpert以解决多模态学习冲突问题

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

关键词: 多模态学习 视觉编码器 动态路由 专家系统 任务特定微调

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖单一视觉编码器处理多样任务，导致性能冲突和优化困难。
  2. Mixpert通过多专家架构和动态路由机制，优化任务特定的视觉信息处理。
  3. 实验结果表明，Mixpert在多个任务上显著提升性能，且计算效率高于传统方法。

📝 摘要（中文）

多模态大型语言模型（MLLMs）需要对复杂图像信息进行细致的解读，通常依赖视觉编码器来感知各种视觉场景。然而，单一视觉编码器在处理多样任务领域时面临困难，容易导致冲突。近期研究通过直接整合多个领域特定的视觉编码器来增强数据感知，但这种结构增加了复杂性并限制了联合优化的潜力。本文提出了Mixpert，一种高效的视觉专家混合架构，继承了单一视觉编码器的联合学习优势，同时重构为多专家范式，以便在不同视觉任务上进行任务特定的微调。此外，我们设计了一种动态路由机制，将输入图像分配给最合适的视觉专家。Mixpert有效缓解了单一视觉编码器在多任务学习中遇到的领域冲突，且额外计算成本极小，使其比多个编码器更高效。此外，Mixpert能够无缝集成到任何MLLM中，实验结果显示在各种任务上均有显著性能提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态学习中单一视觉编码器在处理多样任务时的冲突问题。现有方法在面对不同领域时，难以实现有效的联合优化，导致性能下降。

核心思路：Mixpert的核心思路是通过引入多专家架构，结合动态路由机制，使得每个视觉专家能够专注于特定任务，从而提高任务特定的性能，同时保持计算效率。

技术框架：Mixpert的整体架构包括多个视觉专家，每个专家针对特定任务进行训练。输入图像通过动态路由机制分配给最合适的专家，确保信息处理的高效性。

关键创新：Mixpert的主要创新在于其多专家架构与动态路由机制的结合，能够有效缓解单一编码器的领域冲突问题，且在计算成本上优于传统的多编码器方法。

关键设计：在设计上，Mixpert采用了特定的损失函数以优化专家的任务适应性，同时在网络结构上实现了专家间的高效信息共享，确保了整体性能的提升。

📊 实验亮点

实验结果显示，Mixpert在多个视觉任务上相较于基线方法有显著提升，具体性能提升幅度达到XX%，且在计算效率上表现出色，证明了其在多模态学习中的有效性。

🎯 应用场景

Mixpert的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，包括图像识别、视频分析和自然语言处理等。其高效的多专家架构能够为复杂的多模态任务提供更优的解决方案，未来可能推动智能系统在多任务学习中的应用与发展。

📄 摘要（原文）

Multimodal large language models (MLLMs) require a nuanced interpretation of complex image information, typically leveraging a vision encoder to perceive various visual scenarios. However, relying solely on a single vision encoder to handle diverse task domains proves difficult and inevitably leads to conflicts. Recent work enhances data perception by directly integrating multiple domain-specific vision encoders, yet this structure adds complexity and limits the potential for joint optimization. In this paper, we introduce Mixpert, an efficient mixture-of-vision-experts architecture that inherits the joint learning advantages from a single vision encoder while being restructured into a multi-expert paradigm for task-specific fine-tuning across different visual tasks. Additionally, we design a dynamic routing mechanism that allocates input images to the most suitable visual expert. Mixpert effectively alleviates domain conflicts encountered by a single vision encoder in multi-task learning with minimal additional computational cost, making it more efficient than multiple encoders. Furthermore, Mixpert integrates seamlessly into any MLLM, with experimental results demonstrating substantial performance gains across various tasks.