早融合与MoE助力多模态模型新突破

法国索邦大学与苹果的研究显示，早融合架构在低计算预算下性能更强，训练效率更高，且稀疏性显著提升其表现。混合专家（MoE）技术通过动态分配参数，大幅提升多模态模型性能。研究发现，原生多模态模型（NMM）的Scaling Law与LLM相似，后融合架构需更多参数，但计算最优性能与早融合相当。实验结果表明，早融合模型在图像字幕和视觉问答任务中表现更优，为多模态模型优化提供了新方向。
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