Not All Attention is Needed: Parameter and Computation Efficient Transfer Learning for Multi-modal Large Language Models

📄 arXiv: 2403.15226v3 📥 PDF

作者: Qiong Wu, Weihao Ye, Yiyi Zhou, Xiaoshuai Sun, Rongrong Ji

分类: cs.MM, cs.CL

发布日期: 2024-03-22 (更新: 2026-02-26)

💡 一句话要点

提出高效注意力跳过方法以提升多模态大语言模型的性能

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

关键词: 多模态大语言模型 高效注意力 参数效率 推理加速 信息传播适配器

📋 核心要点

  1. 现有多模态大语言模型在推理时计算开销大，尤其是多头注意力模块常常冗余，影响效率。
  2. 提出的高效注意力跳过（EAS）方法通过评估注意力冗余，跳过不重要的MHAs，从而提高推理速度。
  3. 实验结果显示，LaVIN-EAS在ScienceQA上取得了89.98%的准确率，同时推理速度提升了2.2倍。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的参数和计算高效的调优方法，称为高效注意力跳过（EAS），用于多模态大语言模型（MLLMs）。我们首先揭示了多头注意力（MHAs）在下游任务中往往是冗余的。基于这一观察，EAS评估注意力冗余并跳过不重要的MHAs，从而加速推理。此外，我们还提出了一种新颖的信息传播适配器（PIA），以支持EAS的注意力跳过并保持参数效率，该适配器可以进一步重新参数化为前馈网络（FFNs），实现零额外延迟。通过在LaVIN和METER模型上进行广泛实验，结果表明EAS不仅保持了高性能和参数效率，还显著加快了推理速度。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态大语言模型在推理过程中计算开销过大的问题，尤其是多头注意力模块的冗余性导致的效率低下。

核心思路：论文提出的高效注意力跳过（EAS）方法通过评估注意力的冗余性，选择性地跳过不重要的多头注意力，从而加速推理过程。

技术框架：EAS方法包括两个主要模块：首先是注意力冗余评估模块，其次是信息传播适配器（PIA），后者支持注意力跳过并保持参数效率。

关键创新：EAS的核心创新在于通过动态评估注意力的重要性来跳过冗余的MHAs，与传统方法相比，显著提高了推理速度和参数效率。

关键设计：在设计中，PIA被重新参数化为前馈网络（FFNs），实现了零额外延迟，确保了在保持高性能的同时，进一步优化了计算效率。实验中使用的损失函数和参数设置经过精心调整，以确保模型的稳定性和高效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LaVIN-EAS在ScienceQA基准上达到了89.98%的准确率，同时推理速度较原始LaVIN提升了2.2倍，展示了EAS方法在保持性能的同时显著提高了计算效率。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、计算机视觉和多模态学习等。通过提高多模态大语言模型的推理效率，EAS方法能够在实时应用中发挥重要作用，如智能助手、自动翻译和内容生成等，未来可能对相关领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

In this paper, we propose a novel parameter and computation efficient tuning method for Multi-modal Large Language Models (MLLMs), termed Efficient Attention Skipping (EAS). Concretely, we first reveal that multi-head attentions (MHAs), the main computational overhead of MLLMs, are often redundant to downstream tasks. Based on this observation, EAS evaluates the attention redundancy and skips the less important MHAs to speed up inference. Besides, we also propose a novel propagation-of-information adapter (PIA) to serve the attention skipping of EAS and keep parameter efficiency, which can be further re-parameterized into feed-forward networks (FFNs) for zero-extra latency. To validate EAS, we apply it to a recently proposed MLLM called LaVIN and a classic VL pre-trained model called METER, and conduct extensive experiments on a set of benchmarks. The experiments show that EAS not only retains high performance and parameter efficiency, but also greatly speeds up inference speed. For instance, LaVIN-EAS can obtain 89.98\% accuracy on ScineceQA while speeding up inference by 2.2 times to LaVIN