Detecting Knowledge Boundary of Vision Large Language Models by Sampling-Based Inference

📄 arXiv: 2502.18023v3 📥 PDF

作者: Zhuo Chen, Xinyu Wang, Yong Jiang, Zhen Zhang, Xinyu Geng, Pengjun Xie, Fei Huang, Kewei Tu

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-25 (更新: 2025-08-25)

备注: EMNLP2025 Main Conference

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出基于采样的推理方法，检测视觉大语言模型的知识边界，提升检索增强生成效率。

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

关键词: 视觉大语言模型 知识边界检测 检索增强生成 视觉问答 模型微调

📋 核心要点

  1. VLLM在知识密集型任务中表现不足，过度依赖RAG导致计算成本高昂。
  2. 通过微调VLLM，学习区分模型已知和未知的知识边界，减少不必要的检索。
  3. 实验表明，该方法能有效识别知识边界，降低检索频率，同时保持或提升性能。

📝 摘要（中文）

本文针对视觉大语言模型(VLLM)在处理需要实时信息或知识密集型问题时的局限性，提出了一种检测VLLM知识边界的方法。该方法旨在减少对检索增强生成(RAG)技术的过度依赖，同时保持甚至提升检索带来的性能增益。具体而言，本文提出了两种变体，通过在自动构建的数据集上微调VLLM，实现知识边界的识别。在多种视觉问答数据集上的实验结果表明，该方法能够成功描绘VLLM的知识边界，从而在减少不必要检索的同时，维持或提升性能。此外，该研究还表明，为一个VLLM识别的知识边界可以作为其他VLLM的替代边界。

🔬 方法详解

问题定义：视觉大语言模型(VLLM)在处理需要实时信息或知识密集型问题时存在局限性。现有方法通常采用检索增强生成(RAG)技术，但RAG的盲目应用会导致计算资源浪费，且并非所有问题都需要检索才能回答。因此，如何有效识别VLLM的知识边界，避免不必要的检索，是本文要解决的问题。

核心思路：本文的核心思路是通过训练VLLM来区分其已知和未知的知识范围。具体来说，通过构建一个包含模型能够回答和不能回答的问题的数据集，并对VLLM进行微调，使其能够预测自身是否具备回答特定问题的能力。这样，在实际应用中，只有当模型判断自身知识不足时，才启动检索过程。

技术框架：该方法包含两个主要阶段：1) 自动构建知识边界数据集。该数据集包含正例（VLLM能够正确回答的问题）和负例（VLLM无法正确回答的问题）。2) 在构建的数据集上微调VLLM，使其学习预测自身是否能够回答问题。微调后的VLLM可以用于判断输入问题是否在其知识范围内。

关键创新：该方法的主要创新在于提出了一种基于采样的推理方法来检测VLLM的知识边界，并利用自动构建的数据集对VLLM进行微调。与现有方法相比，该方法无需人工标注数据，且能够有效地减少对RAG技术的过度依赖。此外，该研究还发现，为一个VLLM学习到的知识边界可以推广到其他VLLM，从而降低了为每个模型单独训练知识边界的成本。

关键设计：该方法提出了两种变体，具体的技术细节未知。数据集构建过程是关键，需要设计有效的采样策略来保证数据集的质量和多样性。微调过程中，需要选择合适的损失函数和优化器，以确保VLLM能够有效地学习到知识边界。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法能够有效地识别VLLM的知识边界，并在减少检索频率的同时，保持甚至提升视觉问答的性能。具体性能数据未知，但该研究强调了在多种视觉问答数据集上取得的积极结果，并验证了知识边界的可迁移性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种视觉问答系统，尤其是在资源受限或对响应时间有较高要求的场景下。通过识别VLLM的知识边界，可以避免不必要的检索，降低计算成本，提高响应速度。此外，该方法还可以用于评估VLLM的知识覆盖范围，指导模型训练和知识库构建。

📄 摘要（原文）

Despite the advancements made in Vision Large Language Models (VLLMs), like text Large Language Models (LLMs), they have limitations in addressing questions that require real-time information or are knowledge-intensive. Indiscriminately adopting Retrieval Augmented Generation (RAG) techniques is an effective yet expensive way to enable models to answer queries beyond their knowledge scopes. To mitigate the dependence on retrieval and simultaneously maintain, or even improve, the performance benefits provided by retrieval, we propose a method to detect the knowledge boundary of VLLMs, allowing for more efficient use of techniques like RAG. Specifically, we propose a method with two variants that fine-tune a VLLM on an automatically constructed dataset for boundary identification. Experimental results on various types of Visual Question Answering datasets show that our method successfully depicts a VLLM's knowledge boundary, based on which we are able to reduce indiscriminate retrieval while maintaining or improving the performance. In addition, we show that the knowledge boundary identified by our method for one VLLM can be used as a surrogate boundary for other VLLMs. Code will be released at https://github.com/Chord-Chen-30/VLLM-KnowledgeBoundary