Verbesserung von MLLMs mit übertragbarem visuellen Prompting

Multimodale grosse Sprachmodelle (MLLMs) sind mächtige Werkzeuge, die Text und Bilder kombinieren, um Aufgaben zu erledigen. Sie haben grosses Potenzial gezeigt, kämpfen aber immer noch im Vergleich zu spezialisierten Modellen bei einigen Aufgaben. Eine gängige Methode, um ihre Leistung zu steigern, ist ein Prozess namens Feinabstimmung, bei dem das Modell auf spezifische Aufgaben zugeschnitten wird. Allerdings erfordert dieser Ansatz viel Rechenleistung und Speicher, besonders bei komplexen Modellen.

In diesem Artikel stellen wir eine neue Technik namens Übertragbare Visuelle Aufforderung (TVP) vor. Diese Methode zielt darauf ab, die Leistung mehrerer MLLMs zu verbessern, indem sie einen gemeinsamen Satz von Parametern verwendet, anstatt jedes Modell individuell anzupassen. Indem wir visuelle Aufforderungen auf einem Modell trainieren, können wir diese Aufforderungen dann auf andere Modelle anwenden, um ihre Leistung bei ähnlichen Aufgaben zu steigern.

#Die Herausforderung mit MLLMs

Trotz der Fortschritte bei MLLMs erzielen sie oft nicht die gleichen Ergebnisse wie Modelle, die speziell für bestimmte Aufgaben entwickelt wurden. Dieses Problem wird besonders deutlich in Szenarien, in denen die Modelle ohne Vorwissen über die Aufgaben evaluiert werden, oft als Zero-Shot-Evaluierungen bezeichnet. MLLMs durchlaufen normalerweise ein Vortraining auf einem grossen Datensatz, aber sie erhalten nicht genügend zielgerichtetes Training für spezifische Aufgaben.

Wenn Benutzer MLLMs für Aufgaben wie Bildklassifikation oder multimodales Denken verwenden, können sie enttäuschende Ergebnisse erzielen, weil diese Modelle nicht genug spezialisiert sind. Um ihre Effektivität zu verbessern, müssen Forscher bessere Anpassungstechniken entwickeln, die es MLLMs ermöglichen, bei verschiedenen Aufgaben gut abzuschneiden, ohne schwere Modifikationen an jedem Modell vorzunehmen.

#Feinabstimmungsmethoden

Traditionell, wenn ein Benutzer ein MLLM für eine bestimmte Aufgabe anpassen möchte, würde er eine Feinabstimmung durchführen. Feinabstimmung ermöglicht es dem Modell, aus aufgabenspezifischen Daten zu lernen, ist aber mit hohen Kosten verbunden. Die vollständige Feinabstimmung ist ressourcenintensiv, besonders bei grossen Modellen, die Milliarden von Parametern haben können.

Um die Herausforderungen der Feinabstimmung zu mildern, sind mehrere parameter-effiziente Feinabstimmungsmethoden (PEFT) entstanden. Dazu gehören Techniken wie Adapter, LoRA und Prompt Tuning, die neue Parameter zum bestehenden Modell hinzufügen, aber weniger gesamten Speicher benötigen. Obwohl diese Techniken effektiv sein können, erfordern sie immer noch beträchtliche Ressourcen, und die resultierenden Parameter funktionieren möglicherweise nicht gut mit verschiedenen Modellen.

Benutzer mit begrenzten Ressourcen und Wissen ziehen möglicherweise Lösungen vor, die es ihnen ermöglichen, Verbesserungen an ihren Modellen anzuwenden, ohne umfangreiche Feinabstimmungen durchführen zu müssen. Daher wird es zu einem wichtigen Ziel, gemeinsame Parameter zu schaffen, die mehreren Modellen gleichzeitig zugutekommen können.

#Visuelle Aufforderung als Lösung

Ein Forschungsbereich konzentriert sich auf die Verwendung von visuellen Aufforderungen, die erlernbare Änderungen an Bildern einführen, um vortrainierte Modelle für spezifische Aufgaben anzupassen. Durch die Anwendung visueller Aufforderungen können die Modelle die eingehenden Daten besser verstehen und darauf reagieren.

Das Konzept der visuellen Aufforderung basiert auf der Idee, dass die Veränderung des Pixelraums von Bildern den Modellen helfen kann, effektiver zu lernen. Allerdings haben bestehende Methoden zur visuellen Aufforderung eine bedeutende Einschränkung: Wenn die Aufforderungen auf einem Modell trainiert werden, übertragen sie sich oft nicht gut auf andere. Das ist bekannt als Cross-Model-Feature-Korruption, bei der die visuellen Aufforderungen ihre Effektivität über verschiedene Modelle hinweg nicht beibehalten, was ihre Gesamtnützlichkeit verringert.

#Einführung der Übertragbaren Visuellen Aufforderung (TVP)

Um die Probleme rund um die visuelle Aufforderung anzugehen, führen wir die Übertragbare Visuelle Aufforderung (TVP) ein. Dieser Ansatz zielt darauf ab, die Übertragbarkeit visueller Aufforderungen über mehrere MLLMs hinweg zu verbessern, sodass sie von einer einmaligen Schulung auf einem einzelnen Modell profitieren können.

TVP verwendet zwei Hauptstrategien, um die Effektivität visueller Aufforderungen zu erhöhen:

1. Feature-Konsistenz-Ausrichtung (FCA): Diese Strategie hilft dabei, das Wissen zu bewahren, das in verschiedenen Modellen existiert. Indem wir Einschränkungen festlegen, wie sich die visuellen Merkmale ändern, können wir erhebliche Störungen im aufgabenunabhängigen Wissen verhindern. Dadurch können die Aufforderungen effektiver zwischen den Modellen geteilt werden.

2. Aufgaben-Semantik-Anreicherung (TSE): Die zweite Strategie konzentriert sich auf den aufgabenspezifischen Inhalt der visuellen Aufforderungen. Durch die Einbeziehung sprachlicher Hinweise fördern wir, dass die visuellen Aufforderungen bedeutungsvolle Informationen enthalten, die direkt mit den aktuellen Aufgaben zu tun haben.

Durch diese Strategien zielt TVP darauf ab, eine flexiblere und effizientere Möglichkeit zu bieten, MLLMs bei einer Vielzahl von Aufgaben zu verbessern, ohne die Komplikationen umfangreicher Feinabstimmungen.

#Validierung der Effektivität von TVP

Um die Effektivität von TVP zu bestätigen, führten wir eine Reihe von Experimenten mit sechs modernen MLLMs über zehn verschiedene Datensätze durch. Diese Datensätze decken verschiedene Aufgaben ab, einschliesslich Objekterkennung, Zählen, multimodales Denken und Halluzinationskorrektur.

Die Ergebnisse dieser Experimente zeigen, dass visuelle Aufforderungen, die auf einem einzigen Modell trainiert wurden, die Leistung einer breiten Palette von MLLMs erheblich verbessern können. TVP übertraf konstant die traditionellen Methoden zur visuellen Aufforderung und zeigte seine Fähigkeit, Modelle über verschiedene Aufgaben und Datensätze hinweg effektiv zu verbessern.

#Experimentdesign

Die Experimente wurden entworfen, um die Fähigkeit von TVP zu bewerten, die Leistung von MLLMs zu steigern. Wir wählten verschiedene Datensätze aus, die unterschiedliche Aufgaben repräsentieren, um eine umfassende Bewertung sicherzustellen. Dabei konzentrierten wir uns auf Aufgaben wie Objekterkennung und Zählen sowie auf zwei komplexere multimodale Aufgaben, die Denken und Halluzinationskorrektur betrafen.

#Datensätze und Metriken

Wir verwendeten insgesamt zehn Datensätze, von denen einige für visuelle Aufgaben wie CIFAR-10, SVHN und CLEVR bestimmt waren. Jeder Datensatz wurde aufgrund seiner Relevanz für die zu bewertenden Aufgaben ausgewählt. Zur Bewertung verwendeten wir Metriken wie die Top-1-Genauigkeit, um zu messen, wie gut die Modelle abschnitten.

#Ausgewählte Modelle

Sechs moderne MLLMs, die jeweils über einzigartige Fähigkeiten verfügen, wurden für die Experimente ausgewählt. Besonders hervorzuheben sind MiniGPT-4 und InstructBLIP, die beide für das Training der visuellen Aufforderungen verwendet wurden. Die Effektivität dieser Aufforderungen wurde dann in anderen Modellen wie BLIP2, VPGTrans, BLIVA und VisualGLM bewertet.

#Hauptbefunde

Die Experimente enthüllten mehrere spannende Erkenntnisse zur Leistung von TVP:

1. TVP zeigte das Potenzial, dass Techniken zur visuellen Aufforderung effektiv in multimodalen Umgebungen funktionieren, über blosse Erkennungsaufgaben hinaus.
2. Die Standardmethoden zur visuellen Aufforderung (VP) zeigten begrenzte Vorteile, was oft zu einem Leistungsrückgang führte. Im Gegensatz dazu trug TVP deutlich zur Leistungssteigerung in verschiedenen Modellen bei.
3. Besonders bemerkenswert ist, dass TVP Modelle verbesserte, die mit unterschiedlichen Datenmengen trainiert wurden, was es zu einer robusten Lösung für verschiedene Einsatzkontexte macht.

Insgesamt deuten die Ergebnisse darauf hin, dass die Verwendung gemeinsamer Parameter für visuelle Aufforderungen ein machbarer Ansatz sein kann, um die Funktionalität mehrerer Modelle gleichzeitig zu verbessern.

#Modell-Ensembling

Ein weiterer Aspekt, den wir untersucht haben, war das Konzept des Modell-Ensembles, bei dem die Stärken mehrerer Modelle kombiniert werden, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Durch das Mittelung der Trainingsverluste verschiedener Modelle wollten wir die Übertragbarkeit der durch das Ensemble generierten visuellen Aufforderungen verbessern.

Durch diesen Ansatz fanden wir heraus, dass Ensemble-Methoden die Leistung von TVP weiter steigern konnten. Indem wir die kombinierten Fähigkeiten verschiedener Modelle nutzten, beobachteten wir verbesserte Ergebnisse bei mehreren Aufgaben, was das Potenzial der Integration mehrerer Wissensquellen für bessere Ergebnisse unterstreicht.

#Detaillierte Analysen

Nach den ersten Experimenten führten wir weitere Analysen durch, um die Auswirkungen der in TVP verwendeten Strategien zu verstehen:

#Die Rolle von FCA und TSE

Wenn FCA und TSE separat angewendet wurden, verbesserten sie die Gesamtleistung. Bei gemeinsamer Anwendung maximierte die Kombination jedoch die Vorteile für die Übertragbarkeit. Das deutet darauf hin, dass sowohl aufgabenunabhängiges Wissen als auch aufgabenspezifische Merkmale wichtig sind, um visuelle Aufforderungen zu verbessern.

#Aufforderungsbreite

Die Breite der visuellen Aufforderung definiert, wie viele Parameter erlernbar sind, was die Leistung von TVP erheblich beeinflussen kann. Durch die Analyse der Auswirkungen der Aufforderungsbreite stellten wir fest, dass optimale Aufforderungsbreiten von etwa 20-30 Parametern zu den besten Ergebnissen führten.

#Datenskalierung und Generalisierung

TVP erwies sich auch bei begrenzten Daten als effektiv. Mit steigendem Trainingsdatenvolumen verbesserte sich die Leistung im Allgemeinen, aber TVP behielt auch mit nur 1% der verfügbaren Daten einen Wettbewerbsvorteil. Ausserdem untersuchten wir die Generalisierung über verschiedene Datensätze hinweg und bestätigten, dass TVP Aufforderungen effektiv für verschiedene Aufgaben der visuellen Erkennung anpassen konnte.

#Robustheitstest

Um die Robustheit der von TVP generierten visuellen Aufforderungen zu bewerten, testeten wir sie unter Bedingungen gängiger Bildkorruptionen. Die Ergebnisse zeigten, dass während traditionelle Methoden zur visuellen Aufforderung oft zu Leistungseinbussen führten, TVP seine Effektivität selbst bei korrupten Bildern aufrecht erhielt.

#Fazit

Zusammenfassend bietet Übertragbare Visuelle Aufforderung eine vielversprechende Lösung, um multimodale grosse Sprachmodelle für verschiedene Aufgaben anzupassen, ohne die umfangreichen Kosten des traditionellen Feinabstimmungsverfahrens. Durch die Verwendung gemeinsamer visueller Aufforderungen und die Einbeziehung sowohl der Konsistenz der Merkmale als auch der aufgabenspezifischen Semantik verbessert TVP die Leistung verschiedener Modelle effektiv.

Durch umfangreiche Experimente hat sich TVP als zuverlässige Methode zur Verbesserung der Modellleistung über zahlreiche Datensätze und Aufgaben hinweg erwiesen. Die Erkenntnisse aus unserer Arbeit unterstreichen den Wert der Entwicklung ressourcenfreundlicher Ansätze, die den Nutzen bestehender Modelle maximieren und sie an spezifische Herausforderungen anpassen können. In Zukunft ebnet TVP den Weg für weitere Erkundungen effizienter Anpassungsmethoden für MLLMs und eröffnet neue Möglichkeiten für robustere Anwendungen in realen Szenarien.