要約:
- マルチモーダルLLMの設計は難しい。
- Nvidiaの最新論文では、一般的に使用されるマルチモーダルアーキテクチャを2つのカテゴリに分類。
- FlamingoなどのマルチモーダルLLMモデルでは、ビジョン埋め込みをクロスアテンションレイヤに変換して言語入力次元に合わせる問題がある。
- Perceiver Resamplerは、ビジョンエンコーダの上に設計され、固定長の潜在埋め込みを学習するために使用される。
考察:
マルチモーダルLLMの設計は、異なる入力ソースに対処するために既存のLLMアーキテクチャをベースにし、変更を加える必要があるため困難。Perceiver Resamplerは、Set TransformerおよびPerceiverモデルから派生したユニークな設計であり、空間と時間の両ドメインから情報を活用しながら、クロスアテンション計算コストを最小限に抑えることができる。
元記事: https://towardsdatascience.com/from-set-transformer-to-perceiver-sampler-2f18e741d242