🧑‍🔬 一“模”多用:Mixture-of-Transformers 的跨模态探险

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随着大语言模型(LLMs)的发展,AI 早已不满足于只处理文本。如今的模型正如一位全能的魔法师,不仅能理解文字,还能“听”到声音、“看到”图像。这些多模态模型的崛起,赋予了我们处理复杂任务的能力,比如生成图像、语音识别,甚至跨模态翻译——从文字到图像,从图像到文字等等。然而,这种魔法并非没有代价。训练这些多模态模型需要比单模态模型大得多的数据集和计算资源。毕竟,要让一个模型既会聊天又能画画,确实比只教会它说话要困难得多。

于是,本文的主角—— _____ ,登场了。MoT 是一种稀疏的多模态 Transformer 架构,它旨在通过 _____ _____ ,在降低计算成本的同时,不牺牲模型性能。它的出现,不仅解决了多模态模型的计算瓶颈,还让我们得以窥见未来多模态模型的无限可能。


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MoT 的核心创新在于它将模型的非嵌入参数(如前馈网络、注意力矩阵和层归一化)根据模态进行拆分。想象一下,一个多模态 Transformer 模型就像一个大型的多功能厨房,以往的模型会让所有厨师一起去处理所有食材,无论是切菜(文本)、煮饭(图像)还是调味(语音)。而 MoT 则更像是一位餐厅经理,它根据食材的不同,分配专门的厨师来处理每种任务:切菜的去切菜,煮饭的去煮饭。这样一来,虽然大家都在同一个厨房里工作,但却避免了人多手杂的情况,大大提高了工作效率。

MoT 通过 _____ 来处理输入序列中的跨模态关系,这意味着即使各模态的处理模块是独立的,模型依然可以在全局范围内进行信息交互。换句话说,虽然“厨师们”各自处理着不同的食材,但他们仍然在同一个开放厨房里,随时可以互相沟通。

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在 MoT 中,虽然不同模态的参数被分配给各自的前馈网络和注意力矩阵,但模型的注意力机制仍然是全局的,即所有模态的输入都会通过同一个注意力机制进行处理。这种设计确保了模型可以在不同模态之间捕捉到跨模态的相关性。比如,当模型处理一张带有字幕的图片时,它不仅能理解图片中的内容,还能通过文本模态的注意力机制理解字幕的含义,两者互为补充。

MoT 的具体计算过程如下:
$$\text{GlobalAttn}(x, {\theta^{m}_{attn}}) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$$
其中,$Q$、$K$ 和 $V$ 是模态特定的投影矩阵,而全局注意力机制则在所有模态上生成跨模态的交互。


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MoT 的能力并非纸上谈兵,研究者们通过一系列的实验验证了它在多模态任务中的优越表现。本文的实验设计了三个不同的场景,分别是:

  1. _____ :这是一个用于文本和图像生成的自回归任务。MoT 在这个场景下,使用了 Chameleon 数据集,并且能够在仅消耗 55.8% FLOPs 的情况下,达到与 7B 参数的密集模型相同的性能。
  2. _____ :在原有的文本和图像任务中加入语音模态,MoT 依然能够保持优异的性能,同时仅使用 37.2% 的 FLOPs 处理语音任务。
  3. _____ :这是一个更为复杂的场景,文本使用自回归目标,而图像则采用扩散生成目标。MoT 在这一场景中表现尤为突出,760M 参数的 MoT 模型仅用一半的 FLOPs 就超越了 1.4B 参数的密集模型。

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我们可以通过以下图表直观感受 MoT 的效率提升:

Dense Transformer
│
├── 100% FLOPs ──> MoT (Chameleon)
│                                    └── 55.8% FLOPs ──> Same Performance
│
├── 100% FLOPs ──> MoT (Chameleon+Speech)
│                                   └── 37.2% FLOPs ──> Same Performance
│
└── 100% FLOPs ──> MoT (Transfusion)
                                     └── 50% FLOPs ──> Better Performance

从图中可以看出,MoT 在多个实验场景中,表现出了显著的 FLOPs 节省,同时在某些任务中甚至超越了传统密集模型的性能。

_____

在实际应用中,训练时间的长短尤为关键。通过对 AWS p4de.24xlarge 实例(搭载 NVIDIA A100 GPUs)的测试,MoT 在图像生成任务中,仅用 47.2% 的时间就达到了与密集模型相同的性能,而在文本生成任务中,则仅用了 75.6% 的时间。这意味着,不仅在 FLOPs 上,MoT 大大降低了计算量,在实际训练时间上,它同样有着不小的优势。


🤔 _____

可能有人会问,既然 MoT 是一种稀疏架构,它与传统的 _____ 架构相比表现如何?为了回答这个问题,研究者们在实验中引入了一个 4 专家版本的 MoE 模型作为对比。结果显示,MoT 尤其在非文本模态(如图像、语音)任务中,表现出了比 MoE 更好的性能。此外,MoT 在 wall-clock 时间上的优势更加明显,进一步巩固了它在稀疏架构中的地位。


🧠 _____

MoT 的稀疏设计为多模态模型的未来发展提供了新的方向。除了在现有的文本、图像和语音任务中表现出色,MoT 的架构还具备良好的扩展性。研究者们甚至尝试将 MoE 的架构与 MoT 进行混合应用,初步实验结果显示,这种结合可以进一步提高文本模态的生成质量,而不影响图像生成的效果。

这意味着,未来我们或许可以通过这种“混合式”架构,打造出更加高效且全面的多模态模型,进一步减少计算资源的消耗,同时提升模型的表现。


🏁 _____

在多模态大模型的演进过程中,Mixture-of-Transformers(MoT)无疑是一个重要的里程碑。通过模态拆分和全局自注意力机制,MoT 在保证性能的前提下,大幅降低了计算量和训练时间。在未来的研究中,MoT 的稀疏设计很可能成为多模态模型的标准范式,为 AI 的多模态发展铺平道路。


📚 _____

  1. Liang W. , Yu L., Luo L., et al. (2024). Mixture-of-Transformers: A Sparse and Scalable Architecture for Multi-Modal Foundation Models. _____ .
  2. Chameleon Team. (2024). Chameleon: A Multi-Modal Model for Text and Image Generation. _____ .
  3. Shazeer N. , et al. (2017). Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer. _____ .
  4. Zhou C. , et al. (2024). Transfusion: Multi-Objective Training for Text and Image Generation. _____ .
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