KI für Ihr Unternehmen – Jetzt Demo buchen

Effiziente Optimierung von Vision-Language-Modellen durch ADEM-VL

Kategorien:
No items found.
Freigegeben:
October 29, 2024

Artikel jetzt als Podcast anhören

Effizientes Vision-Language-Tuning mit ADEM-VL

Die rasanten Fortschritte im Bereich der multimodalen Fusion haben zu bemerkenswerten Erfolgen bei Vision-Language-Modellen (VL-Modellen) geführt. Diese Modelle zeichnen sich in verschiedenen multimodalen Anwendungen aus, wie z.B. der Bildbeschreibung und der Beantwortung visueller Fragen. Die Entwicklung von VL-Modellen ist jedoch ressourcenintensiv und stellt hohe Anforderungen an die Hardware. Die Effizienz wird durch zwei Schlüsselfaktoren begrenzt: Die erweiterte Eingabesequenz des Sprachmodells mit visuellen Merkmalen erfordert mehr Rechenoperationen, und eine große Anzahl zusätzlicher lernbarer Parameter erhöht die Speicherkomplexität. Diese Herausforderungen beschränken die breitere Anwendbarkeit solcher Modelle erheblich. Um diese Lücke zu schließen, wurde ADEM-VL entwickelt, eine effiziente Vision-Language-Methode, die VL-Modelle basierend auf vortrainierten großen Sprachmodellen (LLMs) optimiert. ADEM-VL verwendet einen parameterfreien Cross-Attention-Mechanismus für Ähnlichkeitsmessungen in der multimodalen Fusion. Dieser Ansatz erfordert lediglich die Einbettung visueller Merkmale in den Sprachraum, wodurch die Anzahl der trainierbaren Parameter deutlich reduziert und sowohl die Trainings- als auch die Inferenzgeschwindigkeit beschleunigt wird. Zur Verbesserung des Repräsentationslernens im Fusionsmodul verwendet ADEM-VL ein effizientes mehrskaliges Feature-Generierungsschema, das nur einen einzigen Vorwärtsdurchlauf durch den Vision-Encoder benötigt. Darüber hinaus verwendet ADEM-VL ein adaptives Fusionsschema, das dynamisch weniger relevante visuelle Informationen für jedes Text-Token basierend auf seinem Attention-Score verwirft. Dadurch wird sichergestellt, dass der Fusionsprozess die relevantesten visuellen Merkmale priorisiert. Experimente mit verschiedenen Aufgaben, darunter die Beantwortung visueller Fragen, Bildbeschreibungen und das Befolgen von Anweisungen, zeigen, dass ADEM-VL bestehende Ansätze übertrifft. Insbesondere übertraf die Methode bestehende Verfahren um durchschnittlich 0.77% Genauigkeit im ScienceQA-Datensatz, bei gleichzeitig reduzierter Trainings- und Inferenzlatenz. Der Code ist auf GitHub verfügbar.

Tieferer Einblick in die Architektur und Funktionsweise

ADEM-VL nutzt die Stärke vortrainierter LLMs und erweitert diese um visuelle Fähigkeiten. Der Kern der Innovation liegt im parameterfreien Cross-Attention-Mechanismus. Anstatt neue Parameter für die Interaktion zwischen Text und Bild zu trainieren, projiziert ADEM-VL die visuellen Features in den Sprachraum des LLMs. Die Ähnlichkeit zwischen Text und Bild wird dann durch eine einfache Punktprodukt-Operation berechnet. Dieser Ansatz reduziert die Anzahl trainierbarer Parameter drastisch und beschleunigt den Trainingsprozess. Die mehrskalige Feature-Generierung ermöglicht es ADEM-VL, verschiedene Aspekte der visuellen Information zu erfassen. Durch die Verwendung verschiedener Skalierungen der visuellen Features wird ein umfassenderes Bildverständnis erreicht. Das adaptive Fusionsschema trägt weiter zur Effizienz bei, indem irrelevante visuelle Informationen für jedes Text-Token herausgefiltert werden. Die Aufmerksamkeit des Modells wird so auf die wichtigsten visuellen Aspekte gelenkt.

Evaluierung und Ergebnisse

Die Leistung von ADEM-VL wurde auf verschiedenen Benchmarks evaluiert. Im ScienceQA-Datensatz, einem Benchmark für die Beantwortung wissenschaftlicher Fragen, übertraf ADEM-VL bestehende State-of-the-Art-Methoden. Auch in Aufgaben wie der Bildbeschreibung und dem Befolgen von Anweisungen zeigte ADEM-VL überzeugende Ergebnisse. Die Kombination aus parameterfreier Cross-Attention, mehrskaliger Feature-Generierung und adaptivem Fusionsschema ermöglicht eine effiziente und leistungsstarke Verarbeitung von visueller und textueller Information.

Potenzial und zukünftige Forschung

ADEM-VL stellt einen wichtigen Schritt in Richtung effizienterer und skalierbarer VL-Modelle dar. Die Reduktion der trainierbaren Parameter eröffnet Möglichkeiten für den Einsatz von leistungsstarken LLMs auf ressourcenbeschränkten Geräten. Zukünftige Forschung könnte sich auf die weitere Optimierung des Fusionsschemas und die Anwendung von ADEM-VL auf weitere multimodale Aufgaben konzentrieren. Die Entwicklung von effizienten VL-Modellen ist entscheidend für die breite Anwendung von KI in Bereichen wie Robotik, Mensch-Computer-Interaktion und Bildung. Bibliographie https://paperswithcode.com/paper/adem-vl-adaptive-and-embedded-fusion-for https://paperswithcode.com/paper/adem-vl-adaptive-and-embedded-fusion-for/review/ https://github.com/hao840/adem-vl https://arxiv.org/abs/2305.15023 https://arxiv.org/list/cs.CV/recent https://cvpr.thecvf.com/virtual/2024/awards_detail https://github.com/gokayfem/Awesome-VLM-Architectures/blob/main/README.md https://www.paperdigest.org/2024/09/eccv-2024-highlights/ https://www.mdpi.com/1424-8220/24/16/5446 https://ijcai24.org/main-track-accepted-papers/
Was bedeutet das?
Mindverse vs ChatGPT Plus Widget

Warum Mindverse Studio?

Entdecken Sie die Vorteile gegenüber ChatGPT Plus

Sie nutzen bereits ChatGPT Plus? Das ist ein guter Anfang! Aber stellen Sie sich vor, Sie hätten Zugang zu allen führenden KI-Modellen weltweit, könnten mit Ihren eigenen Dokumenten arbeiten und nahtlos im Team kollaborieren.

🚀 Mindverse Studio

Die professionelle KI-Plattform für Unternehmen – leistungsstärker, flexibler und sicherer als ChatGPT Plus. Mit über 50 Modellen, DSGVO-konformer Infrastruktur und tiefgreifender Integration in Unternehmensprozesse.

ChatGPT Plus

❌ Kein strukturierter Dokumentenvergleich

❌ Keine Bearbeitung im Dokumentkontext

❌ Keine Integration von Unternehmenswissen

VS

Mindverse Studio

✅ Gezielter Dokumentenvergleich mit Custom-Prompts

✅ Kontextbewusste Textbearbeitung im Editor

✅ Wissensbasierte Analyse & Zusammenfassungen

📚 Nutzen Sie Ihr internes Wissen – intelligent und sicher

Erstellen Sie leistungsstarke Wissensdatenbanken aus Ihren Unternehmensdokumenten.Mindverse Studio verknüpft diese direkt mit der KI – für präzise, kontextbezogene Antworten auf Basis Ihres spezifischen Know-hows.DSGVO-konform, transparent und jederzeit nachvollziehbar.

ChatGPT Plus

❌ Nur ein Modellanbieter (OpenAI)

❌ Keine Modellauswahl pro Use Case

❌ Keine zentrale Modellsteuerung für Teams

VS

Mindverse Studio

✅ Zugriff auf über 50 verschiedene KI-Modelle

✅ Modellauswahl pro Prompt oder Assistent

✅ Zentrale Steuerung auf Organisationsebene

🧠 Zugang zu allen führenden KI-Modellen – flexibel & anpassbar

OpenAI GPT-4: für kreative Texte und allgemeine Anwendungen
Anthropic Claude: stark in Analyse, Struktur und komplexem Reasoning
Google Gemini: ideal für multimodale Aufgaben (Text, Bild, Code)
Eigene Engines: individuell trainiert auf Ihre Daten und Prozesse

ChatGPT Plus

❌ Keine echte Teamkollaboration

❌ Keine Rechte- oder Rollenverteilung

❌ Keine zentrale Steuerung oder Nachvollziehbarkeit

VS

Mindverse Studio

✅ Teamübergreifende Bearbeitung in Echtzeit

✅ Granulare Rechte- und Freigabeverwaltung

✅ Zentrale Steuerung & Transparenz auf Organisationsebene

👥 Kollaborative KI für Ihr gesamtes Unternehmen

Nutzen Sie Mindverse Studio als zentrale Plattform für abteilungsübergreifende Zusammenarbeit.Teilen Sie Wissen, erstellen Sie gemeinsame Workflows und integrieren Sie KI nahtlos in Ihre täglichen Prozesse – sicher, skalierbar und effizient.Mit granularen Rechten, transparenter Nachvollziehbarkeit und Echtzeit-Kollaboration.

Bereit für den nächsten Schritt?

Sehen Sie Mindverse Studio in Aktion. Buchen Sie eine persönliche 30-minütige Demo.

🎯 Kostenlose Demo buchen

Wie können wir Ihnen heute helfen?

Das Expertenteam von Mindverse freut sich darauf, Ihnen zu helfen.
Herzlichen Dank! Deine Nachricht ist eingegangen!
Oops! Du hast wohl was vergessen, versuche es nochmal.

🚀 Neugierig auf Mindverse Studio?

Lernen Sie in nur 30 Minuten kennen, wie Ihr Team mit KI mehr erreichen kann – live und persönlich.

🚀 Demo jetzt buchen