Mipha: A Comprehensive Overhaul of Multimodal Assistant with Small Language Models

📄 arXiv: 2403.06199v4 📥 PDF

作者: Minjie Zhu, Yichen Zhu, Xin Liu, Ning Liu, Zhiyuan Xu, Chaomin Shen, Yaxin Peng, Zhicai Ou, Feifei Feng, Jian Tang

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2024-03-10 (更新: 2024-03-25)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Mipha以解决多模态助手的计算需求问题

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

关键词: 多模态助手 小语言模型 计算效率 视觉理解 语言模型 优化策略 模型协同

📋 核心要点

  1. 现有的多模态大型语言模型由于高计算需求，限制了其在研究和用户社区的广泛应用。
  2. 本文提出了Mipha，一个高效的多模态助手，旨在实现视觉表示、语言模型和优化策略的协同。
  3. 实验结果表明，Mipha-3B在多个基准测试中超越了LLaVA-1.5-13B，展示了其优越的性能。

📝 摘要（中文）

多模态大型语言模型（MLLMs）在视觉理解和推理任务中展现了卓越的能力，但由于训练和推理阶段的高计算需求，其广泛应用受到限制。本文探讨了多模态小语言模型（MSLMs）的设计，并提出了一种高效的多模态助手Mipha，旨在实现视觉表示、语言模型和优化策略之间的协同。我们展示了在不增加训练数据量的情况下，Mipha-3B在多个基准测试中超越了现有的大型MLLMs，尤其是LLaVA-1.5-13B。通过详细讨论，我们为开发与MLLMs竞争的强大MSLMs提供了见解和指导。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态大型语言模型在训练和推理阶段的高计算需求问题，导致其应用受限。现有方法在计算效率和资源消耗上存在显著不足。

核心思路：提出多模态小语言模型（MSLMs），通过优化设计实现视觉和语言模型的协同，降低计算需求，同时保持性能。

技术框架：Mipha的整体架构包括视觉表示模块、语言模型模块和优化策略模块，三者相互协作以提升整体性能。

关键创新：Mipha在不增加训练数据的情况下，通过优化模型结构和训练策略，显著提升了性能，尤其在多个基准测试中超越了大型MLLMs。

关键设计：在模型设计中，Mipha采用了特定的参数设置和损失函数，确保视觉和语言信息的有效融合，同时优化了网络结构以提升计算效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，Mipha-3B在多个基准测试中表现优异，超越了LLaVA-1.5-13B，尤其在视觉理解和推理任务上，提升幅度显著。具体性能数据未提供，但整体表现优于现有大型模型，展示了其在多模态任务中的竞争力。

🎯 应用场景

Mipha的研究成果具有广泛的应用潜力，尤其在需要高效处理多模态信息的领域，如智能助手、自动驾驶、医疗影像分析等。其高效的计算性能和强大的理解能力将推动相关技术的进一步发展和应用。未来，Mipha可能会在更多实际场景中得到应用，提升用户体验和工作效率。

📄 摘要（原文）

Multimodal Large Language Models (MLLMs) have showcased impressive skills in tasks related to visual understanding and reasoning. Yet, their widespread application faces obstacles due to the high computational demands during both the training and inference phases, restricting their use to a limited audience within the research and user communities. In this paper, we investigate the design aspects of Multimodal Small Language Models (MSLMs) and propose an efficient multimodal assistant named Mipha, which is designed to create synergy among various aspects: visual representation, language models, and optimization strategies. We show that without increasing the volume of training data, our Mipha-3B outperforms the state-of-the-art large MLLMs, especially LLaVA-1.5-13B, on multiple benchmarks. Through detailed discussion, we provide insights and guidelines for developing strong MSLMs that rival the capabilities of MLLMs. Our code is available at https://github.com/zhuyiche/llava-phi.