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MoE-LLaVA：大规模视觉语言模型的专家混合
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了MoE-tuning训练策略，解决了大型视觉语言模型的多模态学习和模型稀疏性带来的性能退化问题。实验证明，MoE-LLaVA在视觉理解方面表现出色，并在对象幻象基准测试中超越了LLaVA-1.5-13B，与LLaVA-1.5-7B相媲美。
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关键要点
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本文介绍了一种针对大型视觉语言模型的训练策略 MoE-tuning。
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MoE-tuning 通过构建具有巨大参数但恒定计算成本的稀疏模型，解决多模态学习和模型稀疏性带来的性能退化问题。
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提出了基于 MoE 的稀疏 LVLM 架构 MoE-LLaVA，仅激活前 k 个专家，其余专家处于非活跃状态。
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实验证明 MoE-LLaVA 在视觉理解方面表现出色，超越了 LLaVA-1.5-13B。
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MoE-LLaVA 在各种视觉理解数据集上的表现可与 LLaVA-1.5-7B 相媲美。
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通过 MoE-LLaVA，旨在为稀疏 LVLMs 建立基准，并为未来的多模态学习系统提供见解。
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