Mixed Signals: Decoding VLMs' Reasoning and Underlying Bias in Vision-Language Conflict

📄 arXiv: 2504.08974v1 📥 PDF

作者: Pouya Pezeshkpour, Moin Aminnaseri, Estevam Hruschka

分类: cs.AI, cs.CV

发布日期: 2025-04-11

💡 一句话要点

分析视觉-语言模型在冲突信息下的推理偏见，并提出缓解策略。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉-语言模型 推理偏见 多模态冲突 模型分析 缓解策略

📋 核心要点

  1. 现有视觉-语言模型在处理视觉和文本冲突信息时存在推理偏见，影响其可靠性。
  2. 通过构建包含不匹配图像-文本对的数据集，分析模型在不同任务和复杂度下的偏好。
  3. 探索了提示修改和任务分解等策略，以缓解模型偏见，但效果与任务和模态相关。

📝 摘要（中文）

视觉-语言模型（VLMs）通过有效整合视觉和文本信息来解决复杂任务，展现了令人印象深刻的性能。然而，这些模型如何共同推理视觉和文本数据，以及模态间的信息流如何构建尚不清楚。本文通过分析VLMs在面临图像和文本线索冲突（现实应用中常见的情况）时的偏见，来检验它们的推理方式。为了揭示这些偏见的程度和性质，我们在现有基准的基础上构建了五个包含不匹配图像-文本对的数据集，涵盖数学、科学和视觉描述等主题。分析表明，VLMs在较简单的查询中倾向于文本，但随着查询复杂性的增加，则转向图像。这种偏见与模型规模相关，图像偏好和文本偏好响应的百分比差异范围从+56.8%（图像偏好）到-74.4%（文本偏好），具体取决于任务和模型。此外，我们探索了三种缓解策略：简单的提示修改、明确指示模型如何处理冲突信息（类似于思维链提示）的修改，以及在组合结果之前分别分析每个模态的任务分解策略。我们的研究结果表明，这些策略在识别和缓解偏见方面的有效性差异很大，并且与模型在任务和特定模态上的整体性能密切相关。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在研究视觉-语言模型（VLMs）在面对视觉和文本信息冲突时的推理偏见。现有VLMs在整合多模态信息时，其推理过程和模态间的交互方式尚不明确，容易受到单模态信息的干扰，导致在冲突场景下做出错误的判断。这种偏见会降低VLMs在实际应用中的可靠性和泛化能力。

核心思路：论文的核心思路是通过构建包含图像和文本信息不一致的数据集，来诱导VLMs产生推理偏见，并分析其偏好。通过观察模型在不同任务和复杂度下的偏好变化，揭示其推理过程中的潜在问题。同时，探索不同的缓解策略，试图纠正模型的偏见，提升其在冲突场景下的推理能力。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个部分：1) 构建包含不匹配图像-文本对的数据集，涵盖数学、科学和视觉描述等领域。2) 使用不同的VLMs在构建的数据集上进行测试，记录模型对图像和文本信息的偏好。3) 分析模型在不同任务和复杂度下的偏好变化，揭示其推理偏见。4) 探索三种缓解策略：简单的提示修改、思维链提示和任务分解策略。5) 评估不同缓解策略的效果，分析其与模型性能和模态特性的关系。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 系统性地研究了VLMs在视觉和文本信息冲突时的推理偏见，并构建了专门的数据集用于分析这种偏见。2) 揭示了模型偏好与任务复杂度、模型规模之间的关系。3) 探索了多种缓解策略，并分析了其有效性，为后续研究提供了参考。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 数据集的构建，确保图像和文本信息的不一致性，并涵盖不同的任务类型。2) 偏好度量方式，通过比较模型对图像和文本信息的响应概率，来量化模型的偏好程度。3) 缓解策略的设计，包括简单的提示修改、思维链提示和任务分解策略，分别从不同角度来纠正模型的偏见。

📊 实验亮点

实验结果表明，VLMs在简单查询中倾向于文本，复杂查询中倾向于图像，且偏见与模型规模相关。图像偏好和文本偏好响应的百分比差异范围从+56.8%到-74.4%，取决于任务和模型。缓解策略的有效性与模型整体性能和特定模态相关，提示修改和任务分解在特定场景下能有效降低偏见。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升视觉-语言模型在自动驾驶、医疗诊断、智能客服等领域的可靠性。通过缓解模型在冲突信息下的推理偏见，可以提高其决策的准确性和鲁棒性，减少错误判断带来的风险。此外，该研究也为开发更可信赖的多模态人工智能系统提供了理论基础。

📄 摘要（原文）

Vision-language models (VLMs) have demonstrated impressive performance by effectively integrating visual and textual information to solve complex tasks. However, it is not clear how these models reason over the visual and textual data together, nor how the flow of information between modalities is structured. In this paper, we examine how VLMs reason by analyzing their biases when confronted with scenarios that present conflicting image and text cues, a common occurrence in real-world applications. To uncover the extent and nature of these biases, we build upon existing benchmarks to create five datasets containing mismatched image-text pairs, covering topics in mathematics, science, and visual descriptions. Our analysis shows that VLMs favor text in simpler queries but shift toward images as query complexity increases. This bias correlates with model scale, with the difference between the percentage of image- and text-preferred responses ranging from +56.8% (image favored) to -74.4% (text favored), depending on the task and model. In addition, we explore three mitigation strategies: simple prompt modifications, modifications that explicitly instruct models on how to handle conflicting information (akin to chain-of-thought prompting), and a task decomposition strategy that analyzes each modality separately before combining their results. Our findings indicate that the effectiveness of these strategies in identifying and mitigating bias varies significantly and is closely linked to the model's overall performance on the task and the specific modality in question.