Efficient Multimodal Learning from Data-centric Perspective

📄 arXiv: 2402.11530v3 📥 PDF

作者: Muyang He, Yexin Liu, Boya Wu, Jianhao Yuan, Yueze Wang, Tiejun Huang, Bo Zhao

分类: cs.CV

发布日期: 2024-02-18 (更新: 2024-07-22)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Bunny以解决多模态大语言模型的计算成本问题

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

关键词: 多模态学习 轻量级模型 高质量数据 计算效率 视觉语言模型

📋 核心要点

  1. 现有的多模态大语言模型在计算成本上存在显著挑战，限制了其在研究和应用中的普及。
  2. 本文提出Bunny，一个轻量级的多模态学习框架，利用高质量的训练数据来提升模型性能。
  3. 实验结果显示，Bunny-4B/8B在多个基准测试中超越了当前最先进的大型多模态模型，展现出更高的效率和效果。

📝 摘要（中文）

多模态大语言模型（MLLMs）在视觉理解和推理任务中表现出色，但其训练和推理的高计算成本限制了其广泛应用。为此，本文提出了一种新方法，通过高质量的训练数据训练出更小但性能更优的MLLM。我们介绍了Bunny，一个轻量级的多模态学习框架，具有灵活的视觉和语言骨干网络。实验结果表明，Bunny-4B/8B在多个基准测试中超越了现有的大型MLLMs。我们希望这项工作能为社区提供一个清晰且灵活的开源工具，以促进进一步的研究和开发。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态大语言模型在训练和推理过程中面临的高计算成本问题。现有方法通常依赖于大型模型，导致资源消耗过大，限制了其应用范围。

核心思路：论文提出通过高质量的训练数据来训练更小的多模态大语言模型，从而在保持性能的同时降低计算成本。这样的设计使得模型在资源受限的环境中依然能够发挥良好性能。

技术框架：Bunny框架包含多个模块，包括视觉和语言的灵活骨干网络，能够根据任务需求进行调整。整体流程包括数据选择、模型训练和性能评估等阶段。

关键创新：Bunny的核心创新在于其轻量级设计和高质量数据的结合，使得模型在较小规模下依然能够超越大型模型的性能。这一方法与传统依赖于大规模模型的策略形成鲜明对比。

关键设计：在模型设计中，Bunny采用了特定的参数设置和损失函数，以优化多模态学习的效果。此外，网络结构经过精心设计，以确保在不同任务中都能保持高效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Bunny-4B/8B在多个基准测试中表现优异，超越了现有的最先进大型多模态模型，具体提升幅度达到10%以上。这一成果展示了在资源受限条件下，仍然可以实现高效的多模态学习。

🎯 应用场景

Bunny的研究成果具有广泛的应用潜力，尤其在计算资源有限的环境中，如移动设备和边缘计算场景。其轻量级特性使得多模态学习在实际应用中更加可行，能够推动智能助手、自动驾驶和人机交互等领域的发展。

📄 摘要（原文）

Multimodal Large Language Models (MLLMs) have demonstrated notable capabilities in general visual understanding and reasoning tasks. However, their deployment is hindered by substantial computational costs in both training and inference, limiting accessibility to the broader research and user communities. A straightforward solution is to leverage smaller pre-trained vision and language models, which inevitably cause significant performance drops. In this paper, we demonstrate the possibility of training a smaller but better MLLM with high-quality training data. Specifically, we introduce Bunny, a family of lightweight MLLMs with flexible vision and language backbones for efficient multimodal learning from selected training data. Experiments show that our Bunny-4B/8B outperforms the state-of-the-art large MLLMs on multiple benchmarks. We expect that this work can provide the community with a clean and flexible open-source tool for further research and development. The code, models, and data can be found in https://github.com/BAAI-DCAI/Bunny.