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

Mixpert：通过高效的视觉专家混合模型缓解多模态学习冲突

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

关键词: 多模态学习 视觉专家混合 动态路由 领域冲突缓解 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 多模态学习中，单一视觉编码器难以兼顾不同任务领域，导致性能瓶颈和任务冲突。
  2. Mixpert通过引入视觉专家混合架构，为不同任务分配特定专家，缓解领域冲突，同时保持联合学习的优势。
  3. 实验表明，Mixpert能有效提升多模态大型语言模型在各种视觉任务上的性能，且计算成本增加极小。

📝 摘要（中文）

多模态大型语言模型（MLLM）需要对复杂的图像信息进行细致的解读，通常利用视觉编码器来感知各种视觉场景。然而，仅仅依靠单个视觉编码器来处理不同的任务领域是困难的，并且不可避免地导致冲突。最近的研究通过直接集成多个特定领域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。本文提出了一种高效的视觉专家混合架构Mixpert，它继承了单个视觉编码器的联合学习优势，同时被重构为多专家模式，用于跨不同视觉任务的特定任务微调。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有效地缓解了单个视觉编码器在多任务学习中遇到的领域冲突，且计算成本增加极小，使其比多个编码器更有效。此外，Mixpert可以无缝集成到任何MLLM中，实验结果表明在各种任务中都获得了显著的性能提升。

🔬 方法详解

问题定义：多模态大型语言模型依赖视觉编码器理解图像信息，但单一编码器难以适应不同视觉任务，导致领域冲突和性能下降。现有方法直接集成多个领域特定编码器，增加了模型复杂性，限制了联合优化。

核心思路：Mixpert的核心在于利用视觉专家混合模型，将单一视觉编码器重构为多专家模式，每个专家负责特定视觉任务。通过动态路由机制，将输入图像分配给最合适的专家，从而缓解领域冲突，同时保持联合学习的优势。

技术框架：Mixpert的整体架构包括一个共享的视觉编码器主干网络，以及多个并行的视觉专家分支。动态路由模块根据输入图像的特征，计算每个专家的权重，并将图像分配给相应的专家进行处理。最终，各个专家的输出被融合，用于后续的多模态学习。

关键创新：Mixpert的关键创新在于其高效的专家混合机制和动态路由策略。与直接集成多个编码器相比，Mixpert共享主干网络，减少了参数量和计算成本。动态路由策略能够自适应地将图像分配给最合适的专家，提高了模型的泛化能力。

关键设计：Mixpert的动态路由模块采用门控机制，根据输入图像的特征，学习每个专家的权重。损失函数包括任务相关的损失和路由损失，用于优化专家网络的参数和路由策略。具体的网络结构和参数设置根据不同的任务和数据集进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Mixpert在多个多模态学习任务上取得了显著的性能提升。例如，在图像描述任务上，Mixpert相比于基线模型提升了X%。在视觉问答任务上，Mixpert的准确率提高了Y%。实验结果表明，Mixpert能够有效缓解领域冲突，提高模型的泛化能力，且计算成本增加极小。

🎯 应用场景

Mixpert可广泛应用于各种多模态学习任务，例如图像描述、视觉问答、图像分类等。其高效的专家混合机制和动态路由策略，能够有效提升多模态模型的性能和泛化能力。未来，Mixpert有望应用于自动驾驶、智能医疗、智能安防等领域，为人工智能的发展提供更强大的技术支持。

📄 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.