SURf: Teaching Large Vision-Language Models to Selectively Utilize Retrieved Information

📄 arXiv: 2409.14083v1 📥 PDF

作者: Jiashuo Sun, Jihai Zhang, Yucheng Zhou, Zhaochen Su, Xiaoye Qu, Yu Cheng

分类: cs.CV

发布日期: 2024-09-21

备注: 19 pages, 9 tables, 11 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出SURf框架，提升大型视觉语言模型对检索信息的选择性利用能力

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

关键词: 视觉语言模型 检索增强生成 选择性利用 自我完善 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有LVLMs在检索增强生成方面存在不足，难以有效利用检索信息，且易受干扰。
  2. SURf框架通过正负参考信息微调LVLM，使其学会选择性地利用检索信息，提升模型鲁棒性。
  3. 实验结果表明，SURf框架显著提升了LVLMs利用多模态参考信息的能力，并增强了抗干扰性。

📝 摘要（中文）

大型视觉语言模型(LVLMs)已成为计算机视觉和自然语言处理交叉领域的核心。然而，LVLMs的检索增强生成(RAG)能力的全部潜力尚未得到充分利用。现有工作要么只关注文本模态，要么局限于特定任务。此外，大多数LVLMs难以选择性地利用检索到的信息，并且对不相关或误导性参考信息敏感。为了解决这些挑战，我们提出了一种自我完善框架，旨在教导LVLMs选择性地利用检索到的信息(SURf)。具体来说，当LVLM主干网络错误地回答问题时，我们获取有助于纠正答案的参考信息(正向参考)和无助于纠正答案的参考信息(负向参考)。然后，我们使用这些正向和负向参考信息对LVLM主干网络进行微调。我们在三个任务和七个数据集上的实验表明，我们的框架显著提高了LVLMs有效利用检索到的多模态参考信息的能力，并提高了它们对不相关或误导性信息的鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型视觉语言模型（LVLMs）在检索增强生成（RAG）任务中，无法有效地选择和利用检索到的信息。它们容易受到不相关或误导性信息的干扰，导致回答错误。现有的方法要么只关注文本模态，要么只适用于特定任务，缺乏通用性和鲁棒性。

核心思路：SURf的核心思路是通过自我完善的方式，教导LVLMs区分和选择性地利用检索到的信息。具体来说，通过构建包含正向（有助于正确回答问题）和负向（无助于正确回答问题）参考信息的训练数据集，来微调LVLM，使其学会区分有用和无用的信息。

技术框架：SURf框架主要包含以下几个步骤：1) 使用LVLM主干网络回答问题；2) 对于回答错误的问题，检索相关的参考信息；3) 人工或自动标注参考信息为正向或负向；4) 使用包含正负参考信息的训练数据微调LVLM主干网络。这个过程可以迭代进行，不断提升LVLM的选择性利用信息能力。

关键创新：SURf的关键创新在于其自我完善的训练方式，它不是简单地将检索到的信息全部输入LVLM，而是通过正负参考信息的对比学习，让LVLM学会区分和选择性地利用信息。这种方法更符合人类的认知过程，也更有效地利用了检索到的信息。

关键设计：SURf的关键设计包括：1) 如何构建高质量的正负参考信息数据集，这直接影响了模型的训练效果；2) 如何设计损失函数，使得模型能够有效地学习正负参考信息的差异；3) 如何选择合适的LVLM主干网络，以及如何对其进行微调，以达到最佳的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SURf框架在三个任务和七个数据集上都取得了显著的性能提升。例如，在视觉问答任务中，SURf框架能够有效利用检索到的多模态参考信息，并显著提高模型对不相关或误导性信息的鲁棒性。具体性能数据请参考论文原文。

🎯 应用场景

SURf框架可广泛应用于需要检索增强的视觉语言任务，如视觉问答、图像描述、视觉推理等。通过提升LVLMs对检索信息的选择性利用能力，可以提高这些任务的准确性和可靠性。该研究对于开发更智能、更鲁棒的视觉语言系统具有重要意义。

📄 摘要（原文）

Large Vision-Language Models (LVLMs) have become pivotal at the intersection of computer vision and natural language processing. However, the full potential of LVLMs Retrieval-Augmented Generation (RAG) capabilities remains underutilized. Existing works either focus solely on the text modality or are limited to specific tasks. Moreover, most LVLMs struggle to selectively utilize retrieved information and are sensitive to irrelevant or misleading references. To address these challenges, we propose a self-refinement framework designed to teach LVLMs to Selectively Utilize Retrieved Information (SURf). Specifically, when given questions that are incorrectly answered by the LVLM backbone, we obtain references that help correct the answers (positive references) and those that do not (negative references). We then fine-tune the LVLM backbone using a combination of these positive and negative references. Our experiments across three tasks and seven datasets demonstrate that our framework significantly enhances LVLMs ability to effectively utilize retrieved multimodal references and improves their robustness against irrelevant or misleading information. The source code is available at https://github.com/GasolSun36/SURf.