让你更懂AI的 2025-03-07 12:40 北京
本文提出了 LLaVA-MoD，用于通过知识蒸馏从 l-MLLM 中高效训练 s-MLLM。
简介
本文提出轻量化多模态大模型 LLaVA-MoD，通过集成稀疏的专家混合（MoE）架构，优化小模型的网络结构，并提出 Dense-to-Sparse 蒸馏框架，结合两阶段蒸馏策略（模仿蒸馏+偏好蒸馏），实现全面的知识迁移。
该方案仅用 0.3% 数据和 23% 激活参数，即实现 2B 小模型综合性能超越 7B 大模型 8.8%，并在幻觉检测任务反超教师模型。
其研究思路与 Deepseek-R1 不谋而合，均聚焦 Dense 与 Sparse MoE 间的知识蒸馏架构，但 LLaVA-MoD 创新采用逆向路径（Dense-to-Sparse），相较同类方案参数效率提升 3.2 倍，训练数据消耗降低 99.7%，动态平衡模型效率与表达能力的同时，为智能终端、边缘计算等场景提供高性价比解决方案，相关代码已开源。
论文题目：
LLaVA-MoD: Making LLaVA Tiny via MoE Knowledge Distillation
作者单位：
阿里巴巴，香港中文大学，UCSD，北京航空航天大学
论文链接：
https://openreview.net/pdf?id=uWtLOy35WD
代码链接：
https://github.com/shufangxun/LLaVA-MoD
引言
多模态大型语言模型（MLLM）通过将视觉编码器集成到大型语言模型（LLM）中，在多模态任务上取得了显著成果。然而，这些大型模型的庞大规模和广泛的训练数据带来了重大的计算挑战。例如，LLaVA-NeXT 的最大版本使用 Qwen-1.5-110B 作为基础，在 128 个 H800 GPU 上训练了 18 小时。
此外，庞大的参数需求需要高性能硬件支持，导致推理速度缓慢，从而增加了在现实世界中，特别是在移动设备上进行部署的难度。因此，探索一种在性能与效率之间取得平衡的小型 MLLM（s-MLLM）成为当前研究的关键挑战。
s-MLLM 的研究主要集中在数据收集和过滤机制上，以确保高质量的训练数据。虽然这些方法有效，但它们固有地限制了模型的容量。随着开源 MLLM 的涌现，利用大型 MLLM（l-MLLM）作为教师，通过蒸馏其丰富知识到 s-MLLM，成为一种可行的研究方向。
然而，在 MLLM 中实施知识蒸馏是一个全新的尝试。本文将重点关注两个主要挑战：首先，如何设计一种轻量级架构，以保持强大的学习和表达能力，使学生模型能够有效吸收来自教师模型的复杂知识；其次，如何高效且全面地将这种知识从教师模型转移到学生模型。为此，我们提出了 LLaVA-MoD。
方案
本文提出了 LLaVA-MoD，通过混合专家（MoE）和知识蒸馏（KD）来应对这些挑战，包括两个主要组成部分：
1. s-MLLM 架构设计：如图 1 所示，设计了一个稀疏的 s-MLLM 以平衡性能和参数，能够高效学习多样性复杂知识。
2. 蒸馏机制：如图 2 所示，设计了一个渐进式蒸馏框架，用于将知识从 l-MLLM 传递给稀疏的 s-MLLM，包含两个阶段：模仿蒸馏和偏好蒸馏。
3.1 稀疏架构设计
▲ 图1. s-MLLM 的稀疏化
如图 1 所示，s-MLLM 包含三个主要组件：视觉编码器（Vision Encoder）、大型语言模型（LLM）和视觉语言适配器（VL Adaptor）。构建 s-MLLM 的原则是保持 Vision Encoder 和 VL Adaptor 不变，同时引入混合专家（MoE）架构，将 LLM 从稠密型转化为稀疏型。
具体而言，我们通过稀疏升采样（sparse upcycling）将多个前馈网络（FFN）复制为专家模块。此外，增加了一个线性层作为路由器，以动态预测专家分配的概率，从而激活合适的专家。在训练和推理阶段，专家模块能够以动态和稀疏的方式被激活，从而在增加模型容量的同时实现高效的训练和推理过程。
3.2 渐进式蒸馏
▲ 图2. LLaVA-MoD 的渐进蒸馏
渐进蒸馏包括两个不同的阶段，如图 2，即模拟蒸馏和偏好蒸馏。在模仿蒸馏阶段，学生 MLLM 模拟教师 MLLM 的通用和专家知识。在偏好蒸馏阶段，学生 MLLM 基于教师 MLLM 的偏好知识，以进一步优化其输出并减少幻觉。
3.2.1 模仿蒸馏
由于教师 MLLM 的知识丰富且复杂，学生 MLLM 难以一步掌握，因此我们将知识分解为通用知识和专业知识，分别进行密集到密集蒸馏和密集到稀疏蒸馏，以将这两个方面的知识传递给学生 MLLM。
密集到密集蒸馏：在这一阶段，核心目标是学习教师 MLLM 的通用知识。通用知识至关重要，因为它为多个领域提供了广泛的基础和共同理解，使学生 MLLM 能够建立适用于多种场景的基本框架。这个基础支持学生在进入特定任务之前，拥有更全面和灵活的理解。具体而言，我们利用通用的图像-标题对和对话数据来更新 LLM 和 VL Adaptor。
密集到稀疏蒸馏：在这一阶段，通过引入混合专家（MoE）结构，学生 MLLM 能够针对不同任务和输入选择性地激活最相关的专家，从而在模拟教师的专业知识方面获得显著优势。具体来说，在训练过程中，我们利用多任务数据，采用 Top-k 路由策略选择专家，仅更新这些专家和 VL Adaptor。
3.2.2 偏好蒸馏
在这一阶段，我们基于教师 MLLM 中的偏好知识，指导学生 MLLM 生成不仅准确而且合理的响应，这对于减少幻觉至关重要。偏好蒸馏受到离散描述偏好优化（DPO）进展的启发，将教师 MLLM 视为参考模型，发挥关键作用，因为它提供了“好”和“坏”的见解，从而为学生模型建立一个基本参考。
具体而言，训练目标是优化学生模型，使其在区分正面和负面响应时，为正面响应分配比教师模型更高的概率，同时为负面响应分配比教师模型更低的概率。
实验结果
我们采用了成熟的 “ViT-MLP-LLM” 架构来证明 LLaVA-MoD 的有效性。在模拟蒸馏中，使用 2.4M 通用 captioning 和对话样本来学习教师 MLLM 的通用知识，以及 1.4M 多任务数据，包括 VQA、文档、科学和 OCR，以学习教师 MLLM 的专业知识。
在偏好蒸馏中，使用 8W 偏好样本来学习教师偏好知识。评估 benchmark 包括多模态理解、推理和幻觉。
多模态理解和推理：表 21 表明，LLaVA-MoD 在以理解为导向的基准测试上表现出色。在 2B 规模和 1B 规模的模型中，它分别取得了最先进的平均结果。
▲ 表1. 理解知识能力
幻觉消除：如表 2 所示，LLaVA-MoD 在减轻幻觉方面表现出色，甚至超过了其教师模型。这可以归因于两个方面：
首先，通过为正响应分配更高的概率，偏好蒸馏鼓励学生模型专注于提供正确和相关的信息。
其次，通过为负响应分配较低的概率，偏好蒸馏 discourages 错误或不实的信息。利用教师模型作为参考调整响应概率，这种优化使学生模型更准确、可靠地处理幻觉问题，从而超过了教师模型。
▲ 表2: 幻觉消除能力
结论
本文提出了 LLaVA-MoD，用于通过知识蒸馏从 l-MLLM 中高效训练 s-MLLM。该框架解决了 MLLM 蒸馏的两个关键挑战：使用 MoE 设计增强 s-MLLM 架构的效率和表达能力平衡，并实现了一种渐进式知识转移策略。
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