EMNLP'24 | 选择最佳连接器，提升多模态模型性能的实验指南

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来源：晓飞的算法工程笔记 公众号，转载请注明出处 论文: To Preserve or To Compress: An In-Depth Study of Connector Selection in Multimodal Large Language Models 论文地址：https://arxiv.org/abs/2410.06765 论文代码：https://github.com/EIT-NLP/Connector-Selection-for-MLLM 创新性 从多个角度对不同连接器进行全面分析，包括损失曲线、压缩的 token 数量、图像分辨率以及在不同粒度任务中的性能指标。 展示了特征压缩连接器在细粒度感知任务中的表现明显低于特征保留连接器，同时在粗粒度感知任务中保持了相当的性能。 分析了特征压缩连接器中不同池化方法的影响，揭示了较简单的池化方法通常能够促进更有效的训练和更好的整体性能。 内容概述 最近，多模态大型语言模型（ MLLMs ）因其在统一框架中处理文本和视觉等多种模态的潜力，已成为学术界和工业界的热门话题。然而，从头开 ………………………………