מושגי ליבה
ModaVerse ist ein multimodales Sprachmodell, das in der Lage ist, Inhalte über verschiedene Modalitäten hinweg zu verstehen und zu transformieren, indem es eine effiziente Kombination aus Adaptortraining und LLM-als-Agent-Ansatz verwendet.
תקציר
Das Paper stellt ModaVerse vor, ein multimodales Sprachmodell (MLLM), das in der Lage ist, Inhalte über verschiedene Modalitäten hinweg, wie Bilder, Videos und Audio, zu verstehen und zu generieren.
ModaVerse kombiniert zwei Ansätze, um die Vorteile von Adaptortraining und LLM-als-Agent-Methoden zu nutzen:
Eingabeseite: ModaVerse verwendet trainierbare lineare Adaptoren, um die Eingaben verschiedener Modalitäten in den Textbereich des Sprachmodells abzubilden. Dies ermöglicht es dem Modell, multimodale Eingaben zu verarbeiten.
Ausgabeseite: Anstatt zusätzliche Projektionsschichten zu trainieren, um die Ausgabe des Sprachmodells an generative Modelle anzupassen, wird das Sprachmodell als Agent behandelt. Es generiert eine Meta-Antwort, die Anweisungen zur Aktivierung vordefinierter Text-zu-x-Modelle enthält, um die endgültige multimodale Ausgabe zu erzeugen.
Durch diese Herangehensweise kann ModaVerse die Komplexität des Trainings deutlich reduzieren, ohne Abstriche bei der Leistung machen zu müssen. Die Experimente zeigen, dass ModaVerse vergleichbare Ergebnisse wie der Stand der Technik erzielt, aber deutlich effizienter in Bezug auf Trainingsdaten und Rechenressourcen ist.
סטטיסטיקה
ModaVerse verwendet nur etwa 2% der Trainingsdaten, die von Emu und BLIP-2 benötigt werden.
ModaVerse streamlines den Trainingsprozess in nur einer Stufe, im Vergleich zu den drei Stufen, die NExT-GPT erfordert.
ציטוטים
"Adaptor+Agent (ours), transforming modalities with efficient language-based Input/Output (I/O) alignment."
"By conducting experiments on several benchmarks, we demonstrate that our approach attains comparable performance with the state of the art while achieving considerable efficiencies in data usage."