paper：https://arxiv.org/abs/2407.12709
code：https://github.com/JiuTian-VL/MoME
MoME旨在解决通用型多模态大语言模型（MLLMs）在处理多种任务时因“任务干扰”导致性能下降的问题 。
文章目录
- 核心思想与动机
- 核心方法：MoME 架构
- A. 视觉专家混合 (MoVE - Mixture of Vision Experts)
- B. 语言专家混合 (MoLE - Mixture of Language Experts)
- 数据与实验
- 主要贡献
核心思想与动机
- 动机（Motivation）：研究发现，虽然通用型 MLLM 能够处理多种视觉语言（VL）任务，但其表现通常逊于针对特定任务训练的专家模型 。这种现象被称为任务干扰（Task Interference）。
- 核心观察：通过对不同 VL 任务的图像和文本特征分布进行分析，研究者发现不同任务在视觉和语言两种模态上都存在显著的特征差异 。
- 核心思想：为了消除干扰，必须同时在视觉和语言两个维度上利用任务差异 。MoME 通过设计专门的视觉和语言专家混合机制，使模型能根据指令动态选择最合适的处理路径 。
核心方法：MoME 架构
MoME 架构由两个关键组件组成：
