Cobra: Extending Mamba to Multi-Modal Large Language Model for Efficient Inference

📄 arXiv: 2403.14520v4 📥 PDF

作者: Han Zhao, Min Zhang, Wei Zhao, Pengxiang Ding, Siteng Huang, Donglin Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-21 (更新: 2025-01-08)

备注: Accepted to the Thirty-Ninth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-25)

💡 一句话要点

提出Cobra以解决多模态大语言模型的计算效率问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态大语言模型 计算效率 线性复杂度 模态融合 视觉信息处理

📋 核心要点

  1. 现有的多模态大语言模型在计算效率上存在不足，通常使用的Transformer网络导致二次方的计算复杂度。
  2. Cobra通过将高效的Mamba语言模型与视觉模态结合，提出了一种线性计算复杂度的多模态大语言模型，旨在提高效率。
  3. 实验结果显示，Cobra在多个基准测试中表现出色，尤其在视觉错觉和空间关系判断方面，且参数数量显著减少。

📝 摘要（中文）

近年来，多模态大语言模型（MLLM）在多个领域取得了显著成功。然而，当前的MLLM通常基于Transformer网络，计算复杂度为二次方，效率较低。为提高基础模型的效率，本文提出了Cobra，一种具有线性计算复杂度的多模态大语言模型。Cobra将高效的Mamba语言模型整合到视觉模态中，并探索多种模态融合方案以构建有效的多模态Mamba。实验结果表明，Cobra在计算效率上与当前最先进的方法（如LLaVA-Phi、TinyLLaVA和MobileVLM v2）具有竞争力，且速度更快。此外，Cobra在克服视觉错觉和空间关系判断方面表现良好，且在参数数量仅为LLaVA的43%的情况下，性能相当。我们将开源Cobra的所有代码，以促进未来在MLLM复杂性问题上的研究。

🔬 方法详解

问题定义：当前多模态大语言模型（MLLM）普遍依赖于Transformer架构，其计算复杂度为二次方，导致在处理大规模数据时效率低下。

核心思路：Cobra的核心思路是将高效的Mamba语言模型与视觉模态结合，采用线性计算复杂度的设计，以提升模型的推理效率和性能。

技术框架：Cobra的整体架构包括输入模态的处理、模态融合模块和输出生成模块。首先，输入的文本和视觉信息经过各自的编码器处理，然后通过模态融合模块进行信息整合，最后生成输出。

关键创新：Cobra的主要创新在于其线性计算复杂度的设计，使其在处理多模态信息时比传统方法更高效。此外，Cobra在参数数量上也进行了优化，显著减少了模型的复杂性。

关键设计：在模型设计中，Cobra采用了特定的损失函数来平衡不同模态的信息融合，同时在网络结构上进行了优化，以确保在保持性能的同时降低计算成本。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Cobra在多个基准测试中表现出色，尤其在处理视觉错觉和空间关系判断时，展现了优异的性能。与LLaVA相比，Cobra在参数数量上减少了约43%，但仍能保持相当的性能，显示出其在计算效率上的显著提升。

🎯 应用场景

Cobra的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，包括智能助手、自动驾驶、医疗影像分析等。通过提高多模态大语言模型的计算效率，Cobra能够在实时处理和决策支持系统中发挥重要作用，推动相关技术的发展与应用。

📄 摘要（原文）

In recent years, the application of multimodal large language models (MLLM) in various fields has achieved remarkable success. However, as the foundation model for many downstream tasks, current MLLMs are composed of the well-known Transformer network, which has a less efficient quadratic computation complexity. To improve the efficiency of such basic models, we propose Cobra, a linear computational complexity MLLM. Specifically, Cobra integrates the efficient Mamba language model into the visual modality. Moreover, we explore and study various modal fusion schemes to create an effective multi-modal Mamba. Extensive experiments demonstrate that (1) Cobra achieves extremely competitive performance with current computationally efficient state-of-the-art methods, e.g., LLaVA-Phi, TinyLLaVA, and MobileVLM v2, and has faster speed due to Cobra's linear sequential modeling. (2) Interestingly, the results of closed-set challenging prediction benchmarks show that Cobra performs well in overcoming visual illusions and spatial relationship judgments. (3) Notably, Cobra even achieves comparable performance to LLaVA with about 43% of the number of parameters. We will make all codes of Cobra open-source and hope that the proposed method can facilitate future research on complexity problems in MLLM. Our project page is available at: https://sites.google.com/view/cobravlm.