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Vision as LoRA论文解读

ds 2025/5/4 1:00:42

Abstract

我们提出了“视觉即低秩适应”（Vision as LoRA，VoRA），这是一种将大语言模型（LLM）转变为多模态大语言模型（MLLM）的全新范式。与普遍采用的依赖外部视觉模块进行视觉编码的MLLM架构不同，VoRA通过将特定于视觉的低秩适应（LoRA）层直接集成到LLM中，实现了视觉能力的内化。这种设计使得在推理过程中，新增的参数能够无缝地合并到LLM中，消除了结构复杂性，并将计算开销降至最低。此外，VoRA继承了LLM处理灵活上下文的能力，可以处理任意分辨率的输入。为了进一步增强VoRA的视觉能力，我们引入了一种分块蒸馏方法，该方法将预训练视觉Transformer（ViT）中的视觉先验知识转移到LoRA层中，通过注入视觉知识有效地加速了训练过程。另外，我们应用双向注意力掩码，以更好地捕捉图像的上下文信息。我们成功证明，通过额外的预训练数据，VoRA的性能可以与传统的基于编码器的MLLM相媲美。所有训练数据、代码和模型权重将在https://github.com/Hon-Wong/VoRA上发布。

这篇也是做encoder-free的，相较于SAIL，follow的门槛降低了不少

Introduction

简单介绍存在的问题：

传统mllm要编码器：虽然这种方法在训练上效率较高，但它存在源于外部视觉专家模型的关键局限性，即额外的计算成本和图像分辨率限制。例如，许多视觉编码器，尤其是视觉 Transformer（ViTs）[14, 36, 53]，遵循固定分辨率的训练范式，限制了灵活性。此外，模块化设计采用顺序工作流程：在视觉编码器和连接器完全处理完图像之前，大语言模型无法开始处理。
相关工作太复杂：相关研究 [13, 32] 尝试通过参数解耦的方法来解决模态冲突问题。例如，Mono-InternVL [32] 引入了专家混合（MoE）框架 [38]，采用单独的专家模块分别进行视觉和语言处理。更进一步，EVEv2 [13] 对大语言模型中的所有线性层和归一化层进行了解耦。虽然这些方法有助于缓解模态冲突，但它们使大语言模型的参数数量翻倍，让架构变得更为复杂，还大幅增加了内存开销。

为了解决这些挑战，提出了“视觉即低秩自适应”（VoRA），这是一种通过低秩自适应（LoRA）[21]集成视觉理解能力，将大语言模型（LLM）转变为无编码器的多模态大语言模型（MLLM）的方法。虽然我们承认解耦视觉和语言参数至关重要，但我们希望在推理过程中避免依赖参数扩展。为此，VoRA在大语言模型中应用可训练的LoRA层，这些层对新的模态（即视觉）进行编码，同时通过冻结其参数来保留原始大语言模型的语言知识。

保留原来的语言模型的知识

此外，VoRA利用预训练的视觉模型作为教师模型，将视觉先验知识注入到LoRA层中。具体来说，我们采用了分块蒸馏策略[20]：迫使大语言模型（LLM）每个模块的中间视觉表示，与教师模型提取的相应模块级特征对齐。通过这样的过程，我们可以大大加快训练速度，并减少对大量数据的需求。
融合了peft的方法，降低数据需求量

2. Related Works

2.2. Encoder-free MLLMs

开创性的工作Fuyu证明了在交错的图像文本数据上训练无编码器模型的可行性，尽管其计算成本高昂且技术透明度有限。随后的方法，如EVE，将视觉编码器的参数减少到单个Transformer模块，在主要训练阶段通过蒸馏将其输出特征与视觉Transformer（ViT）对齐，同时更新所有大语言模型（LLM）的参数以学习视觉信息。然而，这些方法仍然面临大语言模型固有语言能力与新模态（即视觉）之间的冲突。这些冲突源于语言和视觉参数的耦合，加剧了训练的不稳定性，并导致模型严重遗忘其原有的语言能力。

为了克服这些问题，Mono-InternVL和EVEv2受到专家混合（MoE）方法[38]的启发，提出了参数解耦策略，即复制大语言模型（LLM）的参数用于特定的视觉处理，同时冻结其原始权重。尽管这些方法成功解决了遗忘问题和模态冲突，但它们使模型参数翻倍，导致了巨大的内存开销，牺牲了架构的简洁性。我们的工作通过应用低秩适应（LoRA）解决了这一问题，LoRA在对视觉信息进行编码的同时，能够保持大语言模型的语言能力，并且可以在不增加额外内存开销的情况下合并到大语言模型中。

3. Vision as LoRA

3.1. Stabilize training: Vision as LoRA

在这里插入图片描述

图2. VoRA的架构。图（a）展示了VoRA在预训练阶段的架构：在此阶段，VoRA仅解冻用于视觉的LoRA层和视觉嵌入层，即一个带有位置嵌入的浅层多层感知器（MLP）层。图（b）展示了VoRA在推理阶段的架构：LoRA层被合并到大语言模型（LLM）中，因此唯一增加的参数是一个浅层嵌入层（约600万个参数）。

如图2（a）所示，我们将LoRA层集成到大型语言模型（LLM）中，以实现视觉理解。在预训练期间，图像首先通过一个轻量级嵌入层转换为视觉嵌入，该嵌入层是一个带有位置编码的浅层多层感知器（MLP）patch_embedding，约有600万个参数。用 $N_{vit}$ 和 $N_{llm}$ 分别表示视觉Transformer（ViT）和大型语言模型（LLM）中的模块数量。我们将LoRA应用于大型语言模型（LLM）前 $N_{vit}$ 个模块内的所有线性层，包括查询 - 键 - 值（QKV）投影层和前馈网络（FFN）层。关键的是，在训练过程中，只有LoRA参数和视觉嵌入层会被更新，而大型语言模型（LLM）的原始参数保持冻结状态。这种设计将视觉和语言参数解耦，与对大型语言模型（LLM）进行全参数训练相比，它稳定了训练过程，并避免了先前研究中出现的训练崩溃问题。感觉不解耦，混在一起练很容易崩溃，解冻语言模型原来的层会破坏之前练好的参数，所以还是peft是最合适的

3.2. Boost training: block-wise distillation

通过逐块知识蒸馏（block-wise distillation），将预训练视觉模型（如ViT）的视觉先验知识注入到LoRA层中，加速训练并减少对大规模视觉数据的依赖。

蒸馏对象：
- 教师模型：预训练的ViT，其每个Transformer块的中间特征作为知识来源。
- 学生模型：VoRA中的LLM块，其前 $N_{\text{vit}}$ 个块（与ViT层数相同）的隐藏状态被对齐。
特征对齐方法：
- 逐块对齐：对ViT和LLM的每个对应块（block $i$ ）的中间特征进行对齐。
- 投影头（AuxHead）：在LLM的每个块后添加一个轻量级辅助模块（RMSNorm + 线性层），将LLM的隐藏状态投影到ViT的特征空间。
损失函数：
- 余弦相似度损失：对每个块 $i$ 和每个视觉token位置 $s$ ，计算LLM与ViT特征的余弦相似度：
  $\mathcal{L}_{\text{distill}}^{i} = \frac{1}{S} \sum_{s=1}^{S} \left(1 - \frac{\text{AuxHead}(h_{\text{llm}}^{i,s})^\top h_{\text{vit}}^{i,s}}{\|\text{AuxHead}(h_{\text{llm}}^{i,s})\|_2 \|h_{\text{vit}}^{i,s}\|_2}\right)$ 其中 $S$ 是ViT输出的视觉token数量， $h_{\text{llm}}^{i,s}$ 和 $h_{\text{vit}}^{i,s}$ 分别表示LLM和ViT第 $i$ 块的隐藏状态。
- 总蒸馏损失：所有块损失的均值：
  $\mathcal{L}_{\text{distill}} = \frac{1}{N_{\text{vit}}} \sum_{i=1}^{N_{\text{vit}}} \mathcal{L}_{\text{distill}}^{i}$
联合优化目标：
- 语言建模损失（ $\mathcal{L}_{\text{LM}}$ ）：标准的交叉熵损失，优化图像-文本对的生成。
- 总损失： $\mathcal{L}_{\text{total}} = \mathcal{L}_{\text{distill}} + \mathcal{L}_{\text{LM}}$ 。

3.3. Bi-directional attention masks for vision

同SAIL一样，使用双向注意力掩码

4. Data

4.1. Data collection and preprocessing

我们认为，这项工作的主要重点不在于数据工程或筛选，因此，我们采用了一种简单直接的数据收集和处理策略。参照先前的研究[12, 13, 32]，我们的预训练框架使用了重新添加字幕的数据。鉴于可用的开源大规模重新添加字幕的数据集有限，我们使用了Qwen2-VL-72B [46] 为从DataComp-1B [18] 中采样的图像生成字幕。从这个原始数据集中，我们挑选出了大约2900万张较长边超过448像素的图像。
不在企业，也很难做数据工程感觉

4.2. Multimodal data mixture

虽然VoRA解耦了视觉和语言参数，但我们发现，仅延长基于图像字幕的训练会在一定程度上降低大语言模型（LLM）遵循指令的能力。为了保留这一能力，我们将文本指令数据混入训练数据中。如表1所示，我们最终的混合数据包含约3000万对图像-字幕数据以及640万个文本指令样本。这些文本数据直接来源于：Infinity-Instruction、SmolTalk、Cambrian-1和LLaVA-OneVison。

5. Experiments

5.1. Implementation details

训练设置。除非另有说明，在所有实验中，我们都采用AIMv2-Huge-448p[16]作为默认的视觉编码器，并采用Qwen2.5-7B-Instruct[50]作为大语言模型（LLM）。预训练的学习率固定为0.0002（除非明确改变，否则保持不变），有100个预热步骤，并且全局批量大小保持为256。所有其他超参数和优化器配置均遵循文献[29]中的默认设置。

5.2. Ablation studies

对“视觉即低秩适应（Vision as LoRA）”的消融实验。事实证明，由于模态冲突，对大语言模型（LLM）进行全参数训练是不稳定的（图4），这与文献[12]中的发现一致。虽然将学习率降低到一个较低的值后，我们在几次尝试中观察到了一个成功的训练案例，但损失下降的速度比使用秩为1024的低秩适应（LoRA-1024）时更慢。因此，我们在主要实验中没有采用这种全参数训练的方式。

直接混在一起训目前是不行的

接下来，我们分析了VoRA中不同的低秩适应（LoRA）秩配置。图5显示，与秩为1024相比，秩为512时导致的损失略高（增加了0.006）。这种趋势在蒸馏损失中同样存在（图6），其中秩为512时，与秩为1024相比，平均的分块蒸馏损失略高（增加了0.005）。尽管这两种配置最终得到的平均分数相同，均为55.6（表2），但损失方面始终存在的优势表明，更高的秩可能具有更好的优化潜力。此外，当秩为1536时，我们遇到了训练不稳定的情况，这促使我们选择秩为1024作为默认配置。

我的看法是秩高了，参数量大了，大量数据训练下学习情况更好

5.3. Standard evaluation

为了确保在VoRA和现有方法之间进行公平的比较，我们特意对实验设计进行了限制。先前的研究（例如，EVE、EVEv2[13]以及Mono-InternVL[32]）利用了大量的领域内数据集（表3），但由于这些训练数据属于专有数据，使得直接比较变得复杂。我们的目标并非追求在基准测试中达到最先进的性能，而是验证一种新颖的多模态大语言模型（MLLM）架构。因此，我们将微调限制在公开可用的LLaVA-665K数据集上，且不进行额外的扩展。