多模态大模型早融合与后融合性能对比研究

法国索邦大学与苹果的研究团队对457个不同架构和训练方式的模型展开研究，发现原生多模态模型（NMM）中早融合与后融合架构性能相当，但早融合在低参数量下表现出更强性能及更高训练效率。研究表明，稀疏性显著提升早融合NMM性能，结合混合专家（MoE）技术效果更佳。此外，NMM的Scaling Laws与纯文本LLM类似，但NMM在固定预算下需要更大模型和更少训练token。鉴于多模态数据的异构特性，研究人员建议通过MoE实现多模态特化以优化模型性能。
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