Mordal: Automated Pretrained Model Selection for Vision Language Models

📄 arXiv: 2502.00241v1 📥 PDF

作者: Shiqi He, Insu Jang, Mosharaf Chowdhury

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL, cs.CV

发布日期: 2025-02-01

💡 一句话要点

Mordal：用于视觉语言模型的自动化预训练模型选择框架

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

关键词: 视觉语言模型 自动化模型选择 多模态学习 预训练模型 模型搜索

📋 核心要点

  1. 现有视觉语言模型（VLM）依赖人工设计，缺乏针对特定任务的自动化模型选择方法。
  2. Mordal通过减少候选模型数量和优化评估流程，实现了VLM的自动搜索和选择。
  3. 实验表明，Mordal能以更低的GPU资源消耗找到更优的VLM，甚至发现超越现有SOTA的模型。

📝 摘要（中文）

将多种模态融入大型语言模型（LLM）是增强其对非文本数据理解的有效方法，使其能够执行多模态任务。视觉语言模型（VLM）是多模态模型中增长最快的类别，因为它们在医疗保健、机器人和可访问性等领域有许多实际用例。然而，尽管文献中不同的VLM在不同的基准测试中展示了令人印象深刻的视觉能力，但它们是由人类专家手工设计的；目前还没有自动化的框架来创建特定于任务的多模态模型。我们提出了Mordal，一个自动化的多模态模型搜索框架，可以有效地为用户定义的任务找到最佳VLM，而无需人工干预。Mordal通过减少搜索过程中需要考虑的候选模型数量，并最大限度地减少评估每个剩余候选模型所需的时间来实现这一点。我们的评估表明，Mordal可以使用比网格搜索低8.9倍到11.6倍的GPU小时数来找到给定问题的最佳VLM。在我们的评估过程中，我们还发现了一些新的VLM，它们优于其最先进的同类产品。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视觉语言模型（VLM）在特定任务上的模型选择问题。现有方法依赖人工经验，效率低且难以找到最优模型。缺乏自动化的模型搜索框架，导致VLM的应用受到限制。

核心思路：Mordal的核心思路是自动化VLM的选择过程，通过高效的搜索算法和评估策略，在大量预训练VLM中找到最适合特定任务的模型。该方法旨在减少人工干预，降低计算成本，并提高模型选择的效率和准确性。

技术框架：Mordal框架包含以下主要模块：1) 候选VLM模型库：收集各种预训练的VLM模型。2) 搜索空间定义：定义VLM模型选择的搜索空间，包括模型架构、预训练数据集等。3) 搜索算法：采用高效的搜索算法（具体算法未知）来探索搜索空间，减少需要评估的候选模型数量。4) 评估策略：设计快速有效的评估策略，评估候选VLM在目标任务上的性能。5) 模型选择：根据评估结果选择最佳VLM模型。

关键创新：Mordal的关键创新在于其自动化的VLM模型搜索框架，该框架能够高效地找到适合特定任务的最佳VLM，而无需人工干预。与传统的网格搜索等方法相比，Mordal通过减少候选模型数量和优化评估流程，显著降低了计算成本。此外，Mordal还能够发现超越现有SOTA的VLM模型。

关键设计：论文中没有详细说明关键的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。搜索算法和评估策略的具体实现方式未知。这些细节可能对Mordal的性能有重要影响，需要在后续研究中进一步探索。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Mordal在选择VLM模型时，能够以8.9倍到11.6倍更低的GPU小时数，找到优于网格搜索的最佳模型。更重要的是，Mordal在评估过程中发现了新的VLM模型，其性能超越了当前最先进的模型，证明了该框架的有效性和潜力。

🎯 应用场景

Mordal的应用场景广泛，包括医疗影像分析、机器人视觉、无障碍辅助等领域。该框架可以帮助用户快速找到适合特定任务的最佳VLM，从而提高应用性能和效率。未来，Mordal可以扩展到其他多模态模型，并应用于更广泛的领域，例如自动驾驶、智能家居等。

📄 摘要（原文）

Incorporating multiple modalities into large language models (LLMs) is a powerful way to enhance their understanding of non-textual data, enabling them to perform multimodal tasks. Vision language models (VLMs) form the fastest growing category of multimodal models because of their many practical use cases, including in healthcare, robotics, and accessibility. Unfortunately, even though different VLMs in the literature demonstrate impressive visual capabilities in different benchmarks, they are handcrafted by human experts; there is no automated framework to create task-specific multimodal models. We introduce Mordal, an automated multimodal model search framework that efficiently finds the best VLM for a user-defined task without manual intervention. Mordal achieves this both by reducing the number of candidates to consider during the search process and by minimizing the time required to evaluate each remaining candidate. Our evaluation shows that Mordal can find the best VLM for a given problem using up to $8.9\times$--$11.6\times$ lower GPU hours than grid search. In the process of our evaluation, we have also discovered new VLMs that outperform their state-of-the-art counterparts.