韩国科学技术研究院推出新方法TroL（Traversal of Layers，即层次遍历），它用于提升大型语言和视觉模型（LLVMs）的效率和性能。TroL的核心思想是通过在模型中重复使用层（即“层次遍历”），来模拟人类在回答问题时回顾和重新审视信息的过程，从而在不增加额外计算负担的情况下提高模型的理解和生成能力。论文还展示了TroL在多个标准基准测试中的性能，证明了它在不同模型尺寸（1.8B、3.8B和7B参数）下都能有效地提升性能，并且在某些情况下，与使用额外模块的封闭源代码LLVMs相比也具有竞争力。
- GitHub：https://github.com/ByungKwanLee/TroL
- 模型地址：https://huggingface.co/collections/BK-Lee/trol-6671374e78e410e0f8cb5ef8
- Demo：https://huggingface.co/spaces/BK-Lee/TroL
例如，你在玩一个视频游戏，游戏中的角色需要在复杂的环境里找到出路。通常，角色可能只看一次环境就做决定，但有时候，为了找到最佳路径，角色需要停下来，再次观察周围的环境。TroL就像给游戏角色增加了一个“深思熟虑”的功能，让它可以多次观察环境，然后做出更好的决策。
主要功能：
- 层次遍历技术：通过在模型中重复使用相同的层，来增强模型对信息的处理能力。
- 多步训练过程：首先训练视觉投影器和所有TroL-Mixer，然后与大型多模态语言模型（MLLMs）一起进一步训练。
主要特点：
- 效率提升：TroL在不增加模型大小的情况下，提高了模型的性能。
- 简单有效：通过简单的层次遍历方法，TroL能够与更大尺寸的开源LLVMs相媲美，甚至与封闭源代码的LLVMs竞争。
- 开源代码：TroL的代码是公开的，可以在GitHub上找到。
工作原理：
- 层次遍历：TroL通过在一个层上多次前向传播来重复使用该层，类似于人类在思考时回顾信息。
- TroL-Mixer：在层次遍历中，TroL-Mixer负责将多次前向传播的输出与原始输出混合，以增强模型的特征表示。
- 两步训练过程：首先训练模型的各个组件，然后与背骨多模态大型语言模型一起进行进一步训练。
具体应用场景：
- 多模态任务：如图像和文本的联合理解，可以应用于自动图像标注、图像描述生成等。
- 语言生成任务：如文本摘要、翻译、文本生成等。
- 问答系统：特别是在需要理解复杂问题和提供详细答案的场景中。
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