MoE-LLaVA在任何给定时刻为给定任务动态选择最相关的专家(top-k专家)。 这种选择性激活减少了计算负载和资源消耗,显著提高了模型效率。通过专注于每个任务中模型最相关的部分,MoE-LLaVA在保持计算效率的同时实现了高性能水平,这是传统的密集结构LVLMs的一大进步。 技术框架 MoE-LLaVA中的专家是模型中的专门模块,每个...
下图给出结果比较,在MoE-LLaVA 仅具有 2.2B 稀疏激活参数,其表现优于具有类似激活参数的模型和 LLaVA-1.5-13B,在POPE目标幻觉基准上远远超过后者。此外,MoE-LLaVA 实现与InternVL-Chat-19B 相当的性能,后者的激活参数约为其 8 倍。进一步将 MoE-LLaVA 扩展到 3.6B 稀疏激活参数,在 ScienceQA、POPE、MMBench...
本文提出轻量化多模态大模型 LLaVA-MoD,通过集成稀疏的专家混合(MoE)架构,优化小模型的网络结构,并提出 Dense-to-Sparse 蒸馏框架,结合两阶段蒸馏策略(模仿蒸馏+偏好蒸馏),实现全面的知识迁移。 该方案仅用 0.3% 数据和 23% 激...
MoE-LLaVA(Mixture of Experts for Large Visual-Language Model)模型,是稀疏化技术在多模态领域的一次成功应用。该模型采用了Mixture of Experts(MoE)架构,通过引入专家层(experts layers)和路由机制(router),实现了模型的稀疏化。具体而言,MoE-LLaVA将输入信息分配给不同的专家进行处理,每个专家专注于处理特定的任务...
MoE-LLaVA的架构详细而复杂,包含多个组件: 视觉编码器:将输入图像转换为视觉表示。 词嵌入层:处理文本数据。 MLP(多层感知机):将视觉标记投射到语言模型的域中,将它们视为伪文本标记。 分层LLM块:由多头自注意机制和前馈神经网络组成,集成了视觉和文本数据。
作为VLM系列中的新星,MoE-LLaVa模型凭借其独特的设计理念和强大的性能,引起了广泛关注。本文将对MoE-LLaVa模型的论文进行深入解读,帮助读者理解其背后的技术原理和应用价值。 一、MoE-LLaVa模型简介 MoE-LLaVa,全称《MoE-LLaVA: Mixture of Experts for Large Vision-Language Models》,是一个多模态视觉-文本大...
MoE-LLaVA只有3B稀疏激活参数,表现与LLaVA-1.5-7B在各种视觉理解数据集上相当,并且在物体幻觉基准测试中甚至超越了LLaVA-1.5-13B。通过MoE-LLaVA,旨在建立稀疏LVLMs的基准,并为未来研究开发更高效和有效的多模态学习系统提供宝贵的见解,并且MoE-LLaVA团队已经开放了所有的数据、代码和模型。
MoE-LLaVA的架构详细而复杂,包含多个组件: 视觉编码器:将输入图像转换为视觉表示。 词嵌入层:处理文本数据。 MLP(多层感知机):将视觉标记投射到语言模型的域中,将它们视为伪文本标记。 分层LLM块:由多头自注意机制和前馈神经网络组成,集成了视觉和文本数据。
MoE-LLaVA模型的训练采用了三阶段策略，首先通过视觉编码器处理输入图片，将视觉token与文本token结合，并通过MLP将视觉token映射到LLM的输入域，从而让LLM获得描述图片和理解图片语义的能力。随后，通过引入复杂的多模态指令数据，进一步提升模型的多模态理解能力。最终，通过复制FFN作为专家集合的初始化权重，并利用router...
简介:MoE-LLaVA通过引入Mixture of Experts(MoE)架构,实现了高性能与低成本的多模态AI模型,为大规模视觉语言任务提供了新的解决方案,显著降低了计算成本并提升了模型效率。 文心大模型4.5及X1 正式发布百度智能云千帆全面支持文心大模型4.5 API调用,文心大模型X1即将上线立即体验 ...