多模态大模子内嵌话语模子老是出现倒霉性淡忘何如办？开云kaiyun.com

像文生图那样有 ControlNet 即可处置。

这即是由 360 东谈主工智能辩论院建议的IAA的中枢念念路。该辩论效用已被 AAAI 选用，况且开源。

IAA 责任的念念路，即是但愿能把多模态络续才气像文生图领域中的 ControlNet 不异，动作插件添加到基座的话语模子之上，从而竣事在王人备不影响话语模子原有才气的前提下，竣事多模态才气的插件化，并进一步造成一种全新的话语模子生态体系。

针对话语模子辩论全新插件适度机制

面前的多模态大模子（LMM：Large Multimodal Model）主流取舍的所以 LLaVA 系列为代表的桥接式结构：视觉编码器与 LLM 之间通过模态桥接器 projector 进行聚积竣事多模态络续才气。

桥接式结构的优点是结构浮浅，素质老本低（几十万微调数据即可竣事基本的图像络续才气），当今主流的 LMM 模子包括 QwenVL、DeepSeekVL、internVL 以及辩论院自研的 360VL（https://github.com/360CVGroup/360VL）等都是接纳这种结构。

但桥接式结构一直存在一个难以克服的污点：模子多模态才气的提高不能幸免地带来原有文本才气的着落。

这背后的深层原因是，为了尽可能提高 LMM 在多模态理衔命务上的性能确认，主流模子中内嵌的 LLM 话语模子参数都要在多模态素质中掀开参与学习，这么天然不错比较容易刷高多模态任务上的概念，但话语模子原有的文本络续才气会因为参与多模态素质而发生倒霉性淡忘的问题。

这亦然为什么面前主流的多模态模子都孤苦于话语模子除外存在，并冠以 -VL 进行诀别的原因。

上图明晰地比较了多模态素质前后，内嵌话语模子在文本任务（MMLU 和 C-eval）上因为倒霉性淡忘的发生而出现的才气下滑情况。

另外从实用的角度来说，面前的多模态模子需要孤苦于话语模子除外单独部署，意味着欺诈时需要翻倍的部署老本，从经济的角度来说也亟待新时候的省略。

" IAA 责任的灵感来自于咱们同期追究的多模态生成标的的辩论。"冷大炜博士示意。

"文生图领域有着与话语模子领域王人备不同的昌盛生态。在文生图领域中，寰宇是围绕着一个基座模子，通过接入不同的插件来完成不同的任务，而不是像话语模子领域这么条件一个模子完成通盘任务。IAA 责任借用了这一念念路。"

在 IAA 的辩论中作家发现，浮浅地将文生图领域的 ControlNet 结构复制到话语模子上竟然认并不好，背后的原因是面前话语模子主流是 Transformer 堆叠的结构，这与文生图模子中的 UNet 结构有着很大的相反，为此针对话语模子需要辩论全新的插件适度机制。

在实际比较了一系列不同的结构后，最终造成了 v1 版的 IAA 插件收聚积构如下：

与主流的 LLaVA 结构比拟，IAA 在收集蓄意上保执基座话语模子参数不变，从而幸免了倒霉性淡忘问题的发生；对于多模态常识的学习，则是通过多个新增的插入层进行畸形处理。

推理时，IAA 收集只需要部署一套模子权重，text-only 任务走 text-only workflow，而多模态任务则走 multimodal workflow，从而幸免了既要部署一套话语模子还要另外部署一套多模态模子的老本辛苦。

此外，IAA 插件结构不仅适用于多模态任务，对于需要在基座模子才气上终点加强的任务，如 code、math 等任务，不异不错通过插件的神色进行畸形增强，竣事"基座模子 + 专科插件"处理专科任务的全新用法和生态。

在通用多模态 benchmark 上比较了 IAA 与其它联系责任竟然认，考证了 IAA 在保执模子原有才气的同期，能灵验提高其在多模态任务上竟然认。

对于360 东谈主工智能辩论院

在 360 集团 All in AI 的大布景下，360 东谈主工智能辩论院阐扬本身的智商上风，承担多模态络续和多模态生成大模子（俗称图生文和文生图）的策略研发任务，并在两个方进取执续发力，不息研发了 360VL 多模态大模子，BDM 文生图模子，可控布局 HiCo 模子，以及新一代 DiT 架构 Qihoo-T2X 等一系列责任。

近日，辩论院在多模态络续标的的责任 IAA 和在多模态生成标的的责任 BDM 分别被 AI 领域的 top 会议 AAAI 选用，这两项责任的研发追究东谈主为冷大炜博士。

据悉本届 AAAI 2025 会议收到近 1.3 万份投稿，选用 3032 份责任，选用率仅为 23.4%。

Arxiv:   https://www.arxiv.org/abs/2408.12902

Github:   https://github.com/360CVGroup/Inner-Adaptor-Architecture

—  完  —

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