训练时间减少71.4%，存储成本节省99.9%，厦大指令调优新方案MMA让羊驼模型实现多模态

MMA 不使用大型神经网络来连接图像编码器和 LLM，而是采用轻量级模块，即适配器，来弥合 LLMs 和 VL 任务之间的差距，同时也实现了图像模型和语言模型的联合优化。同时，MMA 还配备了一种路由算法，可以帮助 LLM 在不损害其自然语言理解能力的情况下，在单模态和多模态指令之间实现自动切换。

最近几个月，ChatGPT 等一系列大型语言模型（LLM）相继出现，随之而来的是算力紧缺日益严重。虽然人人都想打造专属于自己的大模型，但是能负担得起上亿参数模型训练的机构却寥寥无几。

在快速发展的人工智能领域，以高效和有效的方式使用大型语言模型正变得越来越重要。

此前，Meta 开源了羊驼（LLaMA）系列模型，之后在此基础上，研究者纷纷二创推出自己的羊驼模型。近日，来自厦门大学的研究者提出了一种新颖且有效的视觉 – 语言指令调优解决方案：MMA（Mixture-of-Modality Adaptation），并将其应用于 LLaMA 系列模型上，得到 LaVIN 模型。LaVIN 只有 3~5M 的训练参数， 仅需 1.4 小时即可在 ScienceQA 数据集上进行微调。

下面我们来看看论文的具体内容。

近年来，大型语言模型（LLM）不断推动着自然语言理解的上限，其参数规模和预训练数据规模也在不断增加。指令调优（instruction tuning）技术的引入使得 LLM 能够进行类似人类的对话交流，完成各种自然语言处理（NLP）任务，从而使人工智能逐渐接近通用人工智能，如 GPT-3.5 。

AI 发展的下一个里程碑式进展通常被认为是将这些 LLM 扩展到多模态，例如视觉 – 语言（VL）学习，这样一来 LLM 可以适用于更多真实世界场景，而这一目标 GPT-4 已经实现了，其采用大规模的视觉 – 语言语料库来直接训练多模态 GPT。

然而，GPT-4 的训练机制非常昂贵，近期的研究方向仍然致力于高效的 LLM VL 多模态适应。如图 1 所示，现有的 LLM 多模态解决方案大致分为两个类别，即专家系统和模块化训练。

在专家系统解决方案中，LLM 通常充当管理者的角色，解释不同的自然语言指令，然后调用相应的视觉模型来处理输入图像，例如图像字幕生成、视觉问答或文本到图像生成。这种解决方案的优点在于它不需要重新训练 LLM，并且可以充分利用现有的视觉模型。然而，LLM 和各种视觉模型在计算和参数方面仍然存在显著冗余，导致内存占用过大。同时，LLM 和视觉模型的联合优化仍然是一个具有挑战性的问题。

在这种情况下，对 LLM 的模块化训练引起了越来越多的关注。如图 1 为模块化训练范式，这时需要 LLM 部署一个额外的「neck branch」来连接视觉编码器，然后在对大量的图像 – 文本对进行跨模态对齐的预训练。之后，通过视觉 – 语言指令对「neck branch」和 LLM 进行联合微调。

尽管这种方法有效，但所需的视觉 – 语言预训练对于 LLM 的快速适应仍然代价高昂。比如，BLIP2 的预训练需要耗费超过 100 个 GPU 小时来处理 1.29 亿个图像 – 文本对。又比如，LLaVA-13B 在视觉 – 语言指令调优期间需要微调整个 LLM，从而导致训练时间和中间存储开销显著增加。

本文提出了一种新颖且有效的视觉 – 语言指令调优解决方案，称为混合模态适应 (Mixture-of-Modality Adaptation，MMA)。与现有的模块化训练方案不同，MMA 是一种端到端的优化机制。通过使用轻量级适配器（adapter）连接图像编码器和 LLM，MMA 可以通过少量参数联合优化整个多模态 LLM。与现有解决方案相比，MMA 节省了数千倍的存储开销。

• 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2305.15023.pdf
• 项目地址：https://github.com/luogen1996/LaVIN

为了在纯文本指令和图像文本指令之间快速切换，MMA 为插入的适配器配备了路由方案，可以为不同模态的输入动态选择合适的适配路径，从而很好地保留 LLM 的 NLP 能力。为了验证 MMA，该研究将其应用于 Meta 最近提出的 LLaMA 系列模型上，并将二者结合之后的大型视觉 – 语言指令模型称为 LaVIN。在 MMA 的帮助下，LaVIN 可以在 VL 任务上实现低成本且快速的适应，而无需额外的大规模预训练。

为了验证 LaVIN 的性能，该研究首先在 ScienceQA 数据集上进行了定量实验。实验结果表明，LaVIN 可实现与先进多模态 LLM（例如 LLaVA ）相当的性能，同时减少高达 71.4% 的训练时间和 99.9% 的存储成本。特别地，使用 8 个 A100 GPU 在 ScienceQA 上微调 LaVIN 仅需 1.4 小时，并且仅需更新 3.8M 参数。

此外，该研究还通过调整 52k 纯文本指令和 152k 文本 – 图像对，将 LaVIN 扩展为多模态聊天机器人。定性实验表明，LaVIN 可以准确地执行各种人类指令（例如编码、解数学题等等），同时产生比现有多模态聊天机器人更好的视觉 – 语言理解。

方法

MMA 架构如图 2 所示，其包括两个新设计，即 Mixture-of-Modality Adapter （MM-Adapter）和 Mixture-of-Modality Training （MMT）。具体而言，MM-Adapter 通过轻量级适配器将 LLM 扩展为具有多模态的能力，同时还能实现单模态和多模态指令之间的自动切换。之后，通过 MMT 对整个多模态 LLM 进行联合优化，该优化过程在训练时间和存储方面都更加高效。

接下来我们从理论角度介绍 MMA 的两个新设计。

MM-Adapter 

首先，该研究引入了一个模态 token 来表示输入模态，其定义为：

其中

为模态嵌入。MM-Adapter 定义为：

如图 3 所示，实现动态自适应的关键在于路由函数的设计，其公式为：

根据公式 2 和 3，MM-Adapter 可以根据输入指令的模态选择最佳的适应路径。更重要的是，MM-Adapter 过程只引入了一小部分额外参数，因此仍然是高效的。同时，MM-Adapter 还可以作为单模态适配器来改善适应能力，因此该研究还将其应用于图像编码器。

MMT 

基于 MM-Adapter，MMT 的目标是冻结大型图像编码器和 LLM，只微调嵌入的适配器。在这种情况下，整个多模态 LLM 可以以端到端的方式进行联合优化。具体而言，端到端的优化目标可以通过以下方式进行建模：

总的训练目标可以定义为：

在此训练方案中，优化的参数数量仍然保持在非常小的规模，例如 3∼5M，这大大减少了训练时间和存储成本。与现有的模块化训练范式相比，MMA 不需要额外的视觉 – 语言预训练，并且可以端到端地优化整个模型，进一步提高了训练效率。

实验

在实验方面，该研究首先在 ScienceQA 数据集上将 LaVIN 与现有 SOTA 方法进行了比较，结果如下表 1 所示。与其他方法相比，LaVIN 在性能和训练效率之间实现了更好的权衡。

然后，该研究将 LaVIN 与不含 VL 预训练的现有方法进行了实验比较，结果如下表 3 所示。在 MMA 的帮助下，LaVIN 明显优于其他方法。这表明 MMA 在 VL 适应方面的高效性。

此外，该研究还进行了消融实验，结果如下表 2 所示。实验结果表明，通过图像编码器和 LLM 的联合优化，LaVIN 的性能从 86.32 进一步提升到了 87.34，这说明联合优化对于多模态 LLM 是非常重要的。在混合模态训练（mixture-of-modality training，MMT）的帮助下，LaVIN 已经超越了现有的参数高效方法（LLaMA-Adapter）。

下图 4 是该研究将 LaVIN 对于纯文本和文本 – 图像指令输入的相应路由权重可视化的结果。我们可以发现 MM-Adapter 有效地将不同模态的推理解耦到两组适配器中。

表 4 比较了 LaVIN、LLaVA 和 BLIP2 训练支出：

图 5 比较了 LaVIN 与现有方法在单模态和多模态的指令跟随任务上的表现，例如数学、编码和图像字幕。与 LLaVA 和 LLaMA-Adapter 相比，LaVIN 在多个任务上实现了整体更好的回答。

图 6 比较了 LaVIN 与现有的多模态 LLM 在多轮对话中的表现，并使用 GPT-4 评估它们回答的质量。结果表明，LaVIN 得分最高，这说明了 LaVIN 在多模态对话方面具有更优秀的能力。