Modality Plug-and-Play: Elastic Modality Adaptation in Multimodal LLMs for Embodied AI

📄 arXiv: 2312.07886v1 📥 PDF

作者: Kai Huang, Boyuan Yang, Wei Gao

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2023-12-13

💡 一句话要点

mPnP-LLM：即插即用模态，为具身AI实现多模态LLM的弹性模态适配

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 具身AI 大型语言模型 模态适配 弹性计算

📋 核心要点

  1. 现有方法在多模态LLM中采用固定连接，导致运行时训练成本高，跨模态交互效果不佳，限制了其在资源受限设备上的应用。
  2. mPnP-LLM通过将单模态编码器灵活连接到LLM的最后几个块，并使这些连接在运行时可训练，实现弹性模态适配。
  3. 实验表明，mPnP-LLM在保持准确率的同时，显著降低了FLOPs和GPU内存使用量，并在相同计算预算下提高了任务准确率。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLM)能够通过预训练的编码器处理各种输入数据模态。然而，输入数据模态日益增长的多样性使得将所有模态都整合到LLM中变得困难，尤其是在资源受限的边缘设备上部署LLM以用于具身AI应用时。一个更好的选择是根据当前的环境上下文和任务需求，自适应地仅使用有用的模态。针对这种模态适配，现有工作采用编码器和LLM输入层之间的固定连接，导致运行时的训练成本高昂且跨模态交互效果不佳。本文提出mPnP-LLM，一种新的技术，通过将单模态编码器连接到LLM最后几个块的灵活集合，并使这些潜在连接在运行时完全可训练，从而实现完全弹性、自动化和提示运行时的模态适配。在nuScenes-QA数据集上的实验表明，mPnP-LLM可以实现高达3.7倍的FLOPs减少和30%的GPU内存使用量减少，同时保持与现有方案相当的准确率。在相同的计算预算下，与最佳现有方案相比，mPnP-LLM将任务准确率提高了高达4%。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在多模态LLM中，模态编码器与LLM的输入层之间采用固定连接，这导致了两个主要问题。首先，当需要根据环境和任务动态选择模态时，固定连接使得模型无法灵活地适应，导致不必要的计算开销。其次，固定连接限制了跨模态信息的有效交互，因为不同模态的信息只能通过预定义的路径传递。这些问题在高资源消耗的边缘设备上尤为突出。

核心思路：mPnP-LLM的核心思路是实现模态的“即插即用”，即允许模型在运行时根据需要动态地选择和连接不同的模态编码器。为了实现这一点，该方法将单模态编码器连接到LLM的最后几个块，而不是固定连接到输入层。这些连接是可训练的，允许模型学习哪些模态在特定情况下最有用，以及如何最好地融合这些模态的信息。

技术框架：mPnP-LLM的整体框架包括以下几个主要模块：1) 单模态编码器：用于提取不同模态（如图像、文本、LiDAR等）的特征。2) 可训练的连接层：用于将单模态编码器的输出连接到LLM的最后几个块。这些连接层的权重是可训练的，允许模型学习最佳的模态融合策略。3) LLM：用于处理融合后的多模态信息，并执行下游任务。整个流程是，首先，单模态编码器提取特征；然后，可训练的连接层将这些特征融合到LLM中；最后，LLM利用这些信息进行推理和决策。

关键创新：mPnP-LLM的关键创新在于其完全弹性的模态适配机制。与现有方法相比，mPnP-LLM允许模型在运行时动态地选择和连接不同的模态，而无需重新训练整个模型。这种弹性适配机制使得模型能够更好地适应不同的环境和任务，并提高计算效率。此外，可训练的连接层允许模型学习最佳的模态融合策略，从而提高任务准确率。

关键设计：mPnP-LLM的关键设计包括：1) 连接层的结构：连接层可以使用不同的网络结构，如全连接层、注意力机制等。论文中具体使用的结构未知。2) 损失函数：损失函数用于训练连接层的权重，目标是最大化任务准确率，同时最小化计算开销。具体的损失函数形式未知。3) LLM的选择：可以使用不同的LLM作为基础模型，如BERT、GPT等。论文中具体使用的LLM未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，mPnP-LLM在nuScenes-QA数据集上实现了显著的性能提升。与现有方案相比，mPnP-LLM可以实现高达3.7倍的FLOPs减少和30%的GPU内存使用量减少，同时保持与现有方案相当的准确率。在相同的计算预算下，与最佳现有方案相比，mPnP-LLM将任务准确率提高了高达4%。这些结果表明，mPnP-LLM是一种高效且有效的多模态适配方法。

🎯 应用场景

mPnP-LLM适用于各种需要多模态信息融合的具身AI应用，例如自动驾驶、机器人导航、智能家居等。该技术可以根据环境和任务需求，动态地选择和连接不同的传感器模态，从而提高系统的效率和鲁棒性。未来，mPnP-LLM有望在资源受限的边缘设备上实现更强大的多模态推理能力，推动具身AI的广泛应用。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) are capable of reasoning over diverse input data modalities through pre-trained encoders. However, the growing diversity of input data modalities prevents incorporating all modalities into LLMs, especially when LLMs are deployed on resource-constrained edge devices for embodied AI applications. Instead, a better option is to adaptively involve only the useful modalities at runtime, depending on the current environmental contexts and task requirements. For such modality adaptation, existing work adopts fixed connections between encoders and the LLM's input layer, leading to high training cost at runtime and ineffective cross-modal interaction. In this paper, we address these limitations by presenting mPnP-LLM, a new technique that allows fully elastic, automated and prompt runtime modality adaptation, by connecting unimodal encoders to a flexible set of last LLM blocks and making such latent connections fully trainable at runtime. Experiments over the nuScenes-QA dataset show that mPnP-LLM can achieve up to 3.7x FLOPs reduction and 30% GPU memory usage reduction, while retaining on-par accuracy with the existing schemes. Under the same compute budget, mPnP-LLM improves the task accuracy by up to 4% compared to the best existing scheme.