NeurIPS 2024|VLoRA:一种参数空间对齐的多模态大模型范式

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NeurIPS 2024|VLoRA:一种参数空间对齐的多模态大模型范式
作者丨CVer粉丝投稿
来源丨CVer
编辑丨极市平台

极市导读

 

本文提出了一种参数空间对齐的多模态大模型范式,该范式将输入图像特征转换成LoRA权重并合并到LLM中,使LLM感知图像视觉信息。该范式避免了在LLM的输入序列中引入视觉标记,在训练和推理上都非常高效。 >>加入极市CV技术交流群,走在计算机视觉的最前沿

NeurIPS 2024|VLoRA:一种参数空间对齐的多模态大模型范式

主页:https://feipengma6.github.io/vlora/

论文:https://arxiv.org/pdf/2405.20339

代码:github.com/FeipengMa6/VLoRA

1. 输入空间对齐范式

1.1 介绍

在进入正题之前,我们先简单回顾一下当前主流的MLLM范式。

以最具代表性的LLaVA[1]为例,

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Figure 1. LLaVA的结构框图

对于输入的图像,通过视觉编码器(Vision Encoder)和 映射模块(Projection)提取特征,得到一个由视觉标记(Visual Tokens)组成的视觉序列,然后将视觉序列和文本在序列维度上拼接,一同输入到LLM中进行训练。在训练过程中,视觉序列是在对齐LLM的输入空间以让LLM能够理解视觉信息,我们称这种范式为输入空间对齐范式。

输入空间对齐范式有2个特点:

1. 视觉信息序列化,和文本信息具有相同的表现形式 图像经过视觉编码器之后会变成视觉标记,然后通过映射模块映射到和文本标记(Text Tokens)相同的特征维度,最后形成了和文本信息相同的表现形式,即序列。

2. MLLM中视觉和文本的模态交互通过注意力机制进行 视觉信息序列化之后,会将视觉序列与文本序列在序列维度上拼接,然后同时输入给LLM。在前向传播的过程中,视觉与文本通过注意力机制产生模态交互。

目前主流MLLM遵从输入空间对齐范式,比如Qwen2-VL[2],DeepSeek-VL[3],和InternVL2[4],如Figure 2所示。

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Figure 2. 输入空间对齐范式:Qwen2-VL, DeepSeek-VL 和 InternVL2

1.2 问题

输入空间对齐范式使用CLIP可以很容易将视觉特征对齐到LLM输入空间,因为CLIP的视觉特征预先和文本对齐过,本身具备丰富的语义信息,但是在训练和推理时计算效率低。

在输入序列达到一定长度的情况下,LLM的计算量集中在注意力机制部分,当输入序列长度为 n 时,计算复杂度为,也就是说LLM的计算量随着输入序列长度而平方增长。LLaVA-v1.5的视觉编码器为ViT-L-14,对于单张图像,产生的视觉标记的数量为576。而考虑到高分辨率图像输入,一些工作会将图像切分成多个子图,分别转换成视觉标记,最后产生非常长的视觉序列。比如,Sphinx-2k[5]的视觉序列长度为2890,InternLM-Xcomposer2-4KHD的视觉序列长度甚至可以达到8737。然而,视觉序列长度的增长会导致MLLM的计算量急剧增加。特别是在预训练阶段,MLLM通常在网络爬取的图像文本对上进行预训练,文本长度通常比较短,比如LAION-2B的文本平均长度为10.95,视觉token的数量是文本的20~50倍,这意味着视觉标记引入了绝大部分的计算量,影响了训练效率。

2. 参数空间对齐范式

为了解决上面的问题,我们提出了参数空间对齐范式,将视觉信息表征为模型权重合并到LLM中,从而在不引入额外计算量的情况下使LLM能够感知视觉信息。

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Figure 3. 参数空间对齐范式

参数空间对齐范式的核心是将视觉信息表征为模型权重,并融合到LLM的参数中。整体流程如Figure 3 所示。

LLM中Self-attention包含 ,共4个权重矩阵,Feed-forward Network包含 共2个权重矩阵。这里我们用 来表示LLM的权重矩阵, 为隐藏层维度。

对于输入图像 , 先使用视觉编码器 来提取图像视觉特征, 得到 是 visual token的数量, 是视觉特征的维度。

然后,我们设计了感知权重生成模块 来将视觉特征转化为感知权重 ,这里值得注意的是, 为了尽可能保持LLM本身的语言能力, 是一个低秩矩阵, 同时, 这也有利于减少生成感知权重的计算开销。

得到感知权重 后, 我们可以直接将其融合到LLM的权重中,

通过将从视觉特征转化来的权重整合到LLM的权重中,LLM自然就具备了视觉感知能力。在合并权重后,不会给LLM带来额外的计算开销。对于LLM中每个解码层中的任意类型权重(q, k, v, o, m),我们都可以生成相应的感知权重并将其整合到对应权重中。

3. 感知权重生成模块

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Figure 4. 感知权重生成模块

我们设计了感知权重生成模块来将视觉特征转化为感知权重,对于LLM中不同类型的权重,我们用不同的感知权重生成模块来生成对应的感知权重。以下是对单一类型的权重生成的介绍。

如Figure 4(a) 所示, 我们的感知权重生成模块是Decoder-only结构的, 有 层解码层, 每层由 self-attention 模块,cross-attention模块,和feed-forward network组成。首先,感知权重生成模块的self-attention模块的输入是 个感知查询标记(perceptual queries),感知查询标记的数量对应我们想要合并权重的LLM层数,即生成的感知权重的数量。然后,在cross-attention模块中,视觉特征与感知查询标记交互,最后通过feed-forward network,得到 ,其中 是感知权重模块的 隐藏层维度,并且该特征维度远小于LLM的隐藏层维度 (比如 ),有 。我们的目的是获得 ,而直接使用线性层将 的特征维度从 升维到 会引入极大的参数量,同时,这么一个高维矩阵直接合并到原始权重中可能会影响LLM本身的语言能力。因此,我们先采用一个共享的线性层 ,将 分别升维到 的维度 ,其中 ,重整形状为 ,称为视觉参数。接下来,对于 个视觉参数 ,我们采用 个不同的线性层 分别进行升维,得到感知权重

最后我们将感知权重合并到 LLM 权重中,有 ,考虑到 的低秩特性, 我们可以观测到上式和LoRA具有相同的形式, 如Figure 4(b)所示, 其中 相当于LoRA中的 相当于 , 因此, 我们的感知权重生成模块也可以视为 “LoRA权重生成器”。

4. 实验结果

我们采用和LLaVA-v1.5相同的设置,用Vicuna-7b-v1.5作为LLM,CLIP-ViT-L-14作为视觉编码器。我们对所有权重类型都生成LoRA权重,秩为64,并且每隔4层合并到LLM权重中。预训练数据我们从Capsfusion-120M中采样30M,微调数据我们采用和LLaVA-v1.5相同的数据。

4.1 和现有MLLM对比

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Table 1. 主要实验结果

在Table 1中,我们在多个MLLM评测基准上进行了测试,包括MMBench,MME,ScienceQA,HallusionBench MMMU和CCBench。由于我们的VLoRA不需要在LLM推理过程中引入额外的视觉标记,计算量相比其他方法显著减少。在性能上,在MMBench,ScienceQA和HallusionBench上,可以达到和LLaVA-v1.5可比的结果,在CCBench上达到了28.6,超过了LLaVA-v1.5的27.5。在MME上VLoRA落后于LLaVA-v1.5,这可能是因为我们的感知权重生成器是随机初始化的,预训练不够充分。

4.2 在相同数据下和LLaVA-v1.5对比

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Table 2. 消融实验

为了更公平的对比,我们在不同的设置下复现LLaVA-v1.5,包括使用Capsfusion-30M作为预训练数据,将Projector换成QFormer(和我们的权重生成模块相似的结构)。在Table 2中,第2行是将LLaVA-v1.5的预训练数据换成Capsfusion-30M的结果,可以看到,在使用了更多预训练数据的情况下,LLaVA-v1.5的性能并没有进一步提升,甚至在MME,HallusionBench,MMMU和CCBench上有所下降,说明了在相同的预训练数据下,VLoRA的性能是和LLaVA-v1.5可比的。第3行是使用QFormer结构作为LLaVA-v1.5的映射模块的结果,我们可以发现该设置下VLoRA 除了在ScienceQA和HallusionBench上略微低于LLaVA-v1.5,在其他评测榜单上都超过了LLaVA-v1.5。

5. 未来展望

VLoRA在参数空间对齐上做了尝试,初步验证了这种范式的有效性,目前还处于一个初级阶段,还有很多值得探索的地方,包括更合适的视觉编码器,更大规模的预训练,扩展到多图,视频场景,扩展到更多的模态等。我们也在持续探索中,欢迎感兴趣的朋友关注并交流!

参考文献

[1] Visual Instruction Tuning. NeurIPS, 2023

[2] Qwen2-VL: Enhancing Vision-Language Model’s Perception of the World at Any Resolution. arXiv, 2024

[3] DeepSeek-VL: Towards Real-World Vision-Language Understanding. arXiv, 2024

[4] InternVL2: Better than the Best—Expanding Performance Boundaries of Open-Source Multimodal Models with the Progressive Scaling Strategy. InternVL2, 2024

[5] SPHINX: The Joint Mixing of Weights, Tasks, and Visual Embeddings for Multi-modal Large Language Models. arXiv, 2023

[6] InternLM-XComposer2-4KHD: A Pioneering Large Vision-Language Model Handling Resolutions from 336 Pixels to 4K HD. arXiv, 2024

[7] Transformer Feed-Forward Layers Are Key-Value Memories. EMNLP, 2021 [8] Knowledge Neurons in Pretrained Transformers. ACL, 2022

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