Cross-modal Information Flow in Multimodal Large Language Models
作者: Zhi Zhang, Srishti Yadav, Fengze Han, Ekaterina Shutova
分类: cs.AI, cs.CL, cs.CV
发布日期: 2024-11-27 (更新: 2025-03-25)
期刊: CVPR2025
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
深入剖析多模态大语言模型中跨模态信息流动机制，揭示视觉问答任务中的模态融合过程。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态大语言模型 跨模态信息流动 视觉问答 信息融合 LLaVA 模型分析 视觉语言学习
📋 核心要点
- 现有研究对大语言模型中的语言信息处理已有较多探索，但对多模态大语言模型（MLLM）中视觉和语言信息如何交互的理解仍然不足。
- 本文通过分析视觉问答任务中图像和问题的信息流动，揭示了MLLM中跨模态信息融合的关键阶段和位置。
- 实验结果表明，MLLM在不同层级以不同方式融合视觉和语言信息，为理解和改进MLLM提供了新的视角。
📝 摘要（中文）
本文旨在研究多模态大语言模型（MLLM）中语言和视觉信息交互的内在机制，填补现有研究对MLLM内部工作原理认知的空白，重点关注视觉问答任务。通过分析图像-问题对作为输入时，模型在何处以及如何融合视觉和语言信息以生成最终预测，我们对LLaVA系列模型进行了一系列实验。研究发现，两种模态的融合过程存在两个不同的阶段。在较低层，模型首先将更通用的图像视觉特征传递到（语言）问题tokens的表示中。在中间层，它再次将与问题相关的特定对象的视觉信息传递到问题对应的token位置。最后，在较高层，由此产生的多模态表示被传播到输入序列的最后一个位置以进行最终预测。总而言之，我们的发现为MLLM中图像和语言处理的空间和功能方面提供了一个新的、全面的视角，从而促进了未来对多模态信息定位和编辑的研究。代码和数据集已开源。
🔬 方法详解
问题定义：现有研究对多模态大语言模型（MLLM）的内部工作机制，特别是视觉和语言信息如何交互融合，缺乏深入的理解。这限制了我们对MLLM的优化和改进，以及对多模态信息进行更精细的控制和编辑。本文旨在解决这一问题，深入探究MLLM中跨模态信息流动的具体过程。
核心思路：本文的核心思路是通过分析视觉问答任务中，模型在处理图像-问题对时，视觉信息如何影响语言信息的表示，以及这种影响在模型的不同层级如何变化。通过这种方式，揭示视觉和语言信息融合的关键阶段和位置。之所以选择视觉问答任务，是因为它需要模型同时理解图像和问题，并将两者结合起来进行推理，从而能够充分体现跨模态信息交互的过程。
技术框架：本文的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 选择LLaVA系列模型作为研究对象；2) 设计实验，输入图像-问题对；3) 分析模型不同层级的token表示，观察视觉信息对语言信息的影响；4) 总结跨模态信息流动的模式，包括信息融合的关键阶段和位置。
关键创新：本文最重要的技术创新在于揭示了MLLM中跨模态信息融合的两个不同阶段：1) 在较低层，模型将更通用的图像视觉特征传递到问题tokens的表示中；2) 在中间层，模型将与问题相关的特定对象的视觉信息传递到问题对应的token位置。这一发现为理解MLLM的内部工作机制提供了新的视角。
关键设计：本文的关键设计在于对模型不同层级的token表示进行细致的分析，通过观察视觉信息对语言信息的影响，来推断跨模态信息流动的模式。具体来说，作者可能使用了某种可视化技术或信息论指标来量化视觉信息对语言信息的影响程度，并分析其在不同层级的变化趋势。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节取决于所使用的LLaVA模型的具体配置，论文中可能没有详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该研究通过对LLaVA系列模型的实验，揭示了多模态信息融合的两个关键阶段：通用视觉特征的早期融合和特定对象视觉信息的后期融合。这一发现为理解MLLM的内部工作机制提供了新的视角，并为未来的研究方向提供了指导。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于改进多模态大语言模型，提升视觉问答、图像描述等任务的性能。通过理解跨模态信息流动机制，可以实现更精细的多模态信息控制和编辑，例如有选择地增强或抑制特定视觉信息对语言模型的影响，从而提升模型的可控性和鲁棒性。此外，该研究也有助于开发更高效的多模态学习算法。
📄 摘要（原文）
The recent advancements in auto-regressive multimodal large language models (MLLMs) have demonstrated promising progress for vision-language tasks. While there exists a variety of studies investigating the processing of linguistic information within large language models, little is currently known about the inner working mechanism of MLLMs and how linguistic and visual information interact within these models. In this study, we aim to fill this gap by examining the information flow between different modalities -- language and vision -- in MLLMs, focusing on visual question answering. Specifically, given an image-question pair as input, we investigate where in the model and how the visual and linguistic information are combined to generate the final prediction. Conducting experiments with a series of models from the LLaVA series, we find that there are two distinct stages in the process of integration of the two modalities. In the lower layers, the model first transfers the more general visual features of the whole image into the representations of (linguistic) question tokens. In the middle layers, it once again transfers visual information about specific objects relevant to the question to the respective token positions of the question. Finally, in the higher layers, the resulting multimodal representation is propagated to the last position of the input sequence for the final prediction. Overall, our findings provide a new and comprehensive perspective on the spatial and functional aspects of image and language processing in the MLLMs, thereby facilitating future research into multimodal information localization and editing. Our code and collected dataset are released here: https://github.com/FightingFighting/cross-modal-information-flow-in-MLLM.git.