AsyMoE: Leveraging Modal Asymmetry for Enhanced Expert Specialization in Large Vision-Language Models

📄 arXiv: 2509.12715v2 📥 PDF

作者: Heng Zhang, Haichuan Hu, Yaomin Shen, Weihao Yu, Yilei Yuan, Haochen You, Guo Cheng, Zijian Zhang, Lubin Gan, Huihui Wei, Hao Zhang, Jin Huang

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-09-16 (更新: 2025-12-22)

备注: This submission has been withdrawn by the authors due to a fundamental error in the methodology that affects the validity of the main results

💡 一句话要点

AsyMoE：利用模态不对称性增强大型视觉-语言模型中的专家特化

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

关键词: 视觉-语言模型 混合专家模型 模态不对称性 专家特化 跨模态交互

📋 核心要点

  1. 现有MoE模型难以平衡视觉和语言模态的差异，导致专家在深层网络中过度依赖参数知识。
  2. AsyMoE通过引入模态内、模态间和证据优先语言专家，专门处理模态特定信息和跨模态交互。
  3. 实验结果表明，AsyMoE在准确率上显著优于现有MoE方法，同时减少了激活参数的数量。

📝 摘要（中文）

大型视觉-语言模型(LVLMs)通过扩展架构和广泛的训练，在多模态任务上表现出令人印象深刻的性能。然而，现有的混合专家(MoE)方法由于视觉和语言处理之间的不对称性而面临挑战。视觉信息在空间上是完整的，而语言需要维持序列上下文。因此，MoE模型难以平衡模态特定特征和跨模态交互。通过系统分析，我们观察到深层中的语言专家逐渐失去上下文基础，更多地依赖参数知识，而不是利用提供的视觉和语言信息。为了解决这个问题，我们提出了一种新的架构AsyMoE，它使用三个专门的专家组来模拟这种不对称性。我们设计了用于模态特定处理的模态内专家，用于分层跨模态交互的双曲模态间专家，以及用于抑制参数偏差和保持上下文基础的证据优先语言专家。大量的实验表明，AsyMoE比vanilla MoE和模态特定MoE分别实现了26.58%和15.45%的准确率提升，并且比密集模型减少了25.45%的激活参数。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型视觉-语言模型（LVLMs）中的混合专家（MoE）方法，由于视觉和语言处理方式的根本不对称性，难以有效地进行专家特化。视觉信息是空间完整的，而语言信息需要维护序列上下文。这导致MoE模型难以平衡模态特定特征的学习和跨模态信息的有效交互，尤其是在深层网络中，语言专家容易过度依赖参数知识，而忽略输入文本的上下文信息。

核心思路：AsyMoE的核心思路是显式地建模视觉和语言模态之间的不对称性，并设计专门的专家组来处理不同类型的模态信息和交互。通过这种方式，可以使模型更好地利用输入信息，减少对参数知识的过度依赖，从而提高模型的性能和效率。

技术框架：AsyMoE的整体架构包含三个主要的专家组： 1. 模态内专家（Intra-modality Experts）：负责处理特定模态的信息，例如，视觉专家专注于提取图像特征，语言专家专注于理解文本语义。 2. 双曲模态间专家（Hyperbolic Inter-modality Experts）：用于建模跨模态之间的分层交互，利用双曲空间的特性来更好地表示不同模态之间的复杂关系。 3. 证据优先语言专家（Evidence-priority Language Experts）：旨在抑制语言专家对参数知识的过度依赖，并鼓励其更多地利用输入文本的上下文信息。

关键创新：AsyMoE的关键创新在于其针对视觉-语言模型中模态不对称性的建模方法。通过引入三种不同类型的专家，模型能够更有效地处理模态特定信息和跨模态交互，从而提高模型的性能和效率。与传统的MoE方法相比，AsyMoE能够更好地利用输入信息，减少对参数知识的过度依赖。

关键设计： 1. 专家数量和容量：根据实验结果，合理设置每个专家组的专家数量和容量，以平衡模型的性能和计算成本。 2. 路由策略：设计有效的路由策略，将输入信息分配给合适的专家组进行处理。论文中可能采用了基于相似度或注意力的路由机制。 3. 损失函数：可能使用了额外的损失函数来鼓励专家之间的差异化，并提高模型的泛化能力。 4. 双曲空间的嵌入方式：针对双曲模态间专家，需要选择合适的双曲空间嵌入方式，以更好地表示跨模态之间的复杂关系。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

AsyMoE在多个视觉-语言任务上取得了显著的性能提升。与vanilla MoE相比，AsyMoE的准确率提高了26.58%，与模态特定MoE相比，准确率提高了15.45%。此外，AsyMoE还减少了25.45%的激活参数，表明其具有更高的计算效率。这些实验结果表明，AsyMoE是一种有效的视觉-语言模型架构。

🎯 应用场景

AsyMoE具有广泛的应用前景，包括图像描述、视觉问答、跨模态检索等。通过提高视觉-语言模型的性能和效率，AsyMoE可以应用于智能客服、自动驾驶、医疗诊断等领域，为人们的生活和工作带来便利。未来，AsyMoE还可以扩展到其他多模态任务中，例如视频理解、语音识别等。

📄 摘要（原文）

Large Vision-Language Models (LVLMs) have demonstrated impressive performance on multimodal tasks through scaled architectures and extensive training. However, existing Mixture of Experts (MoE) approaches face challenges due to the asymmetry between visual and linguistic processing. Visual information is spatially complete, while language requires maintaining sequential context. As a result, MoE models struggle to balance modality-specific features and cross-modal interactions. Through systematic analysis, we observe that language experts in deeper layers progressively lose contextual grounding and rely more on parametric knowledge rather than utilizing the provided visual and linguistic information. To address this, we propose AsyMoE, a novel architecture that models this asymmetry using three specialized expert groups. We design intra-modality experts for modality-specific processing, hyperbolic inter-modality experts for hierarchical cross-modal interactions, and evidence-priority language experts to suppress parametric biases and maintain contextual grounding. Extensive experiments demonstrate that AsyMoE achieves 26.58% and 15.45% accuracy improvements over vanilla MoE and modality-specific MoE respectively, with 25.45% fewer activated parameters than dense models.