Ein umfassender Benchmark zur kontinuierlichen Instruktionsanpassung für multimodale große Sprachmodelle

Core Concepts

Kontinuierliches Instruktionslernen ist eine wichtige Herausforderung für multimodale große Sprachmodelle, da sie ihre Fähigkeiten erweitern und gleichzeitig früher erworbenes Wissen beibehalten müssen. Der vorgestellte Benchmark CoIN ermöglicht eine umfassende Bewertung dieser Fähigkeiten.

Abstract

Der Artikel präsentiert einen neuen Benchmark namens Continual Instruction tuNing (CoIN), der zur Untersuchung des Verhaltens von multimodalen großen Sprachmodellen (MLLMs) beim Instruktionslernen entwickelt wurde. CoIN umfasst 10 weit verbreitete Datensätze, die 8 verschiedene Aufgabenkategorien abdecken, um eine vielfältige Palette an Instruktionen und Aufgaben zu gewährleisten.
Die Bewertung der MLLMs erfolgt aus zwei Perspektiven: Instruktionsfolge und allgemeines Wissen. Die Instruktionsfolge bewertet die Ausrichtung mit der menschlichen Absicht, während das allgemeine Wissen die für das Schlussfolgern bewahrten Kenntnisse bewertet. Die Experimente zeigen, dass aktuelle leistungsfähige MLLMs immer noch unter katastrophalem Vergessen leiden, wobei das Versagen bei der Ausrichtung der Absicht die Hauptverantwortung übernimmt, anstatt des Vergessens von Wissen.
Um diesem Problem entgegenzuwirken, wird die Methode MoELoRA in MLLMs eingeführt, die sich als effektiv erweist, um die vorherige Ausrichtung der Absicht beizubehalten. Die Ergebnisse zeigen eine konsistente Verbesserung nach der Integration von MoELoRA in CoIN.

Stats

Die Leistung der MLLMs auf CoIN zeigt, dass sie immer noch unter katastrophalem Vergessen leiden, wobei das Versagen bei der Ausrichtung der Absicht die Hauptverantwortung übernimmt, anstatt des Vergessens von Wissen.
Der Rückgang der Leistung bei der Instruktionsfolge ist deutlich stärker als der Rückgang des allgemeinen Wissens.
Der Einsatz von MoELoRA, das verschiedene Experten nutzt, um unterschiedliches Wissen für verschiedene Aufgaben zu erwerben, führt zu einer konsistenten Verbesserung der Leistung in CoIN.

Quotes

"Kontinuierliches Lernen (CL) [8, 9, 10] wurde vorgeschlagen, um diese Herausforderung anzugehen. Das Hauptziel von CL ist es, die Plastizität und Stabilität von Modellen auszubalancieren."
"EMT [15] untersucht das katastrophale Vergessen von MLLMs auf Klassifizierungsdatensätzen. Doch dieser klassifizierungszentrierte Ansatz begrenzt ihre Erkundung der Fähigkeiten leistungsfähiger MLLMs."
"Unsere Ergebnisse auf CoIN haben gezeigt, dass MLLMs immer noch unter katastrophalem Vergessen leiden, ähnlich wie traditionelle kontinuierliche CNN [17, 18] oder VIT [19, 20] Modelle."

Key Insights Distilled From

CoIN

by Cheng Chen,J... at arxiv.org 03-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.08350.pdf

Deeper Inquiries

Wie können multimodale große Sprachmodelle so erweitert werden, dass sie nicht nur neue Instruktionen erlernen, sondern auch ihr allgemeines Wissen kontinuierlich verbessern?

Um multimodale große Sprachmodelle (MLLMs) zu erweitern, damit sie nicht nur neue Instruktionen erlernen, sondern auch ihr allgemeines Wissen kontinuierlich verbessern, können verschiedene Ansätze verfolgt werden:

Kontinuierliches Lernen: Durch die Implementierung von kontinuierlichem Lernen können MLLMs ihr Wissen über verschiedene Aufgaben hinweg konsolidieren und erweitern, ohne dabei bereits erlerntes Wissen zu vergessen. Dies ermöglicht es den Modellen, sich kontinuierlich an neue Instruktionen anzupassen, während sie ihr allgemeines Wissen beibehalten.

Mixture-of-Experts (MoE): Die Integration von MoE in MLLMs kann dazu beitragen, dass die Modelle verschiedene Experten nutzen, um unterschiedliche Arten von Wissen zu erwerben. Durch die Verwendung von Experten können MLLMs spezialisiertes Wissen für spezifische Aufgaben erlangen und gleichzeitig ihr allgemeines Wissen verbessern.

Low-rank Adaptation (LoRA): Die Anwendung von LoRA ermöglicht es MLLMs, ihr Wissen effizient anzupassen, indem nur bestimmte Teile des Modells aktualisiert werden, während andere Parameter beibehalten werden. Dies trägt dazu bei, dass MLLMs kontinuierlich lernen können, ohne bereits erworbenes Wissen zu beeinträchtigen.

Durch die Kombination dieser Ansätze können MLLMs sowohl neue Instruktionen erlernen als auch ihr allgemeines Wissen kontinuierlich verbessern, was ihre Fähigkeit zur Anpassung an sich ändernde Anforderungen und zur Bewältigung neuer Aufgaben stärkt.

Wie können Methoden des kontinuierlichen Lernens, die für traditionelle Computer-Vision-Modelle entwickelt wurden, auf multimodale große Sprachmodelle übertragen werden, um deren Fähigkeiten zum kontinuierlichen Instruktionslernen weiter zu verbessern?

Die Übertragung von Methoden des kontinuierlichen Lernens, die für traditionelle Computer-Vision-Modelle entwickelt wurden, auf multimodale große Sprachmodelle kann dazu beitragen, ihre Fähigkeiten zum kontinuierlichen Instruktionslernen weiter zu verbessern. Einige Möglichkeiten zur Anpassung dieser Methoden für MLLMs sind:

Regularisierungsbasierte Methoden: Durch die Integration von Regularisierungstechniken, die das Vergessen von bereits erlerntem Wissen verhindern, können MLLMs kontinuierlich lernen, ohne wichtige Informationen zu verlieren.

Speicherbasierte Methoden: Die Verwendung von Speichermechanismen, um frühere Daten zu speichern und bei Bedarf abzurufen, kann MLLMs dabei unterstützen, kontinuierlich zu lernen, ohne das bereits erworbene Wissen zu vergessen.

Architekturbasierte Methoden: Die Anpassung der Architektur von MLLMs, um spezifische Module für verschiedene Aufgaben zu integrieren, kann dazu beitragen, dass die Modelle kontinuierlich lernen und sich an neue Instruktionen anpassen, ohne dabei wesentliche Fähigkeiten zu verlieren.

Durch die Anpassung und Integration dieser Methoden können MLLMs von den Fortschritten im Bereich des kontinuierlichen Lernens profitieren und ihre Fähigkeiten zum kontinuierlichen Instruktionslernen weiter verbessern.

Welche Auswirkungen haben unterschiedliche Instruktionsvorlagen auf die Leistung von MLLMs beim kontinuierlichen Instruktionslernen?

Die Verwendung unterschiedlicher Instruktionsvorlagen kann signifikante Auswirkungen auf die Leistung von MLLMs beim kontinuierlichen Instruktionslernen haben. Einige mögliche Effekte sind:

Task-spezifisches Lernen: Durch die Verwendung spezifischer Instruktionsvorlagen für verschiedene Aufgaben können MLLMs spezialisiertes Wissen erwerben und ihre Fähigkeit verbessern, spezifische Anweisungen zu befolgen.

Diversität im Training: Die Integration verschiedener Instruktionsvorlagen kann dazu beitragen, dass MLLMs ein breiteres Spektrum an Aufgaben und Anforderungen kennenlernen, was ihre Anpassungsfähigkeit und Vielseitigkeit verbessern kann.

Vergleich der Leistung: Durch den Vergleich der Leistung von MLLMs bei der Verwendung unterschiedlicher Instruktionsvorlagen können Stärken und Schwächen in Bezug auf die Fähigkeit zum kontinuierlichen Instruktionslernen identifiziert und optimiert werden.

Insgesamt können unterschiedliche Instruktionsvorlagen die Leistung von MLLMs beim kontinuierlichen Instruktionslernen beeinflussen, indem sie die Art und Weise beeinflussen, wie die Modelle neue Instruktionen erlernen und ihr allgemeines Wissen verbessern.