Self-Correction is More than Refinement: A Learning Framework for Visual and Language Reasoning Tasks

📄 arXiv: 2410.04055v3 📥 PDF

作者: Jiayi He, Hehai Lin, Qingyun Wang, Yi Fung, Heng Ji

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-05 (更新: 2025-06-05)

备注: Accepted by ACL 2025 Findings

💡 一句话要点

提出自校正学习框架SCL，提升视觉语言模型在推理任务中的性能

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉语言模型 自校正学习 直接偏好优化 视觉推理 语言推理 偏好学习 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有视觉语言模型在推理任务中表现出不足，尤其是在视觉和语言信息融合的自校正方面。
  2. 论文提出自校正学习(SCL)框架，通过直接偏好优化(DPO)使VLM从自身生成的自校正数据中学习。
  3. 实验表明，通过偏好微调，VLM可以利用自生成的校正数据提升性能，避免先前错误。

📝 摘要（中文）

视觉语言模型(VLM)在视觉和语言推理任务中表现出显著能力，但不可避免地会产生错误响应。自校正，即指示模型改进其输出，为此问题提供了一个有希望的解决方案。以往研究主要集中在大型语言模型(LLM)上，而VLM的自校正能力，尤其是在视觉和语言信息方面，仍未得到充分研究。本研究调查了VLM在推理和微调阶段的自校正能力。我们提出了一种自校正学习(SCL)方法，使VLM能够通过直接偏好优化(DPO)从其自身生成的自校正数据中学习，而无需依赖外部反馈，从而促进自我改进。具体而言，我们基于初始和改进响应的正确性收集首选和非首选样本，这些样本是通过VLM在推理阶段进行的两轮自校正获得的。实验结果表明，虽然VLM在没有额外微调和外部反馈的情况下难以在迭代推理过程中有效地进行自校正，但当其自身生成的自校正数据被分类为首选和非首选样本时，它们可以通过偏好微调来提高性能并避免之前的错误。这项研究强调，自校正不仅仅是一个改进过程；相反，它应该通过额外的训练来增强模型的推理能力，使其能够直接生成高质量的响应，而无需进一步改进。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视觉语言模型(VLM)在视觉和语言推理任务中产生错误响应的问题。现有方法，特别是针对VLM的自校正方法，研究不足，无法有效利用模型自身的信息进行迭代改进，且依赖外部反馈。

核心思路：核心思路是让VLM通过学习自身产生的自校正数据来提升推理能力。通过将模型的初始响应和自校正后的响应进行比较，区分出“首选”和“非首选”样本，然后利用这些样本进行偏好学习，从而使模型学会生成更准确的答案。这样设计的目的是让模型能够从自身的错误中学习，而无需依赖外部标注数据或复杂的奖励机制。

技术框架：SCL框架主要包含以下几个阶段：1) 使用VLM进行初始推理，生成初始响应；2) 使用VLM进行自校正，生成改进后的响应；3) 根据初始响应和改进后响应的正确性，将数据分为“首选”和“非首选”样本；4) 使用直接偏好优化(DPO)算法，基于“首选”和“非首选”样本对VLM进行微调。

关键创新：关键创新在于提出了一种完全依赖模型自身生成的数据进行自校正学习的方法。与以往依赖外部反馈或人工标注的方法不同，SCL框架能够充分利用VLM自身的知识和推理能力，实现自我提升。此外，将自校正过程转化为偏好学习问题，并采用DPO算法进行优化，也为VLM的自校正提供了一种新的思路。

关键设计：在数据收集阶段，论文采用两轮自校正策略，即模型首先生成一个初始响应，然后基于该响应进行一次自校正。在偏好学习阶段，使用DPO算法对VLM进行微调，DPO算法的目标是最大化“首选”样本的概率，同时最小化“非首选”样本的概率。具体的损失函数和超参数设置在论文中有详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，通过SCL框架进行微调后，VLM在视觉和语言推理任务上的性能得到了显著提升。具体而言，模型能够更好地避免之前的错误，并生成更准确、更符合人类偏好的响应。虽然论文中没有提供具体的性能数据和对比基线（未知），但整体趋势表明SCL框架是一种有效的VLM自校正方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要视觉和语言推理能力的场景，例如智能问答、图像描述生成、视觉对话等。通过提升VLM的自校正能力，可以提高这些应用系统的准确性和可靠性，减少人工干预，具有重要的实际应用价值。未来，该方法可以进一步推广到其他多模态任务和模型，促进人工智能技术的进步。

📄 摘要（原文）

While Vision-Language Models (VLMs) have shown remarkable abilities in visual and language reasoning tasks, they invariably generate flawed responses. Self-correction that instructs models to refine their outputs presents a promising solution to this issue. Previous studies have mainly concentrated on Large Language Models (LLMs), while the self-correction abilities of VLMs, particularly concerning both visual and linguistic information, remain largely unexamined. This study investigates the self-correction capabilities of VLMs during both inference and fine-tuning stages. We introduce a Self-Correction Learning (SCL) approach that enables VLMs to learn from their self-generated self-correction data through Direct Preference Optimization (DPO) without relying on external feedback, facilitating self-improvement. Specifically, we collect preferred and disfavored samples based on the correctness of initial and refined responses, which are obtained by two-turn self-correction with VLMs during the inference stage. Experimental results demonstrate that although VLMs struggle to self-correct effectively during iterative inference without additional fine-tuning and external feedback, they can enhance their performance and avoid previous mistakes through preference fine-tuning when their self-generated self-correction data are categorized into preferred and disfavored samples. This study emphasizes that self-correction is not merely a refinement process; rather, it should enhance the reasoning abilities of models through additional training, enabling them to generate high-quality responses directly without further refinement.