Fine-Grained Verifiers: Preference Modeling as Next-token Prediction in Vision-Language Alignment

📄 arXiv: 2410.14148v4 📥 PDF

作者: Chenhang Cui, An Zhang, Yiyang Zhou, Zhaorun Chen, Gelei Deng, Huaxiu Yao, Tat-Seng Chua

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2024-10-18 (更新: 2025-04-21)

备注: 23 pages; Published as a conference paper at ICLR 2025

💡 一句话要点

提出FiSAO，利用视觉编码器进行token级反馈，提升视觉-语言模型对齐效果

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

关键词: 视觉语言模型 模态对齐 自对齐优化 token级反馈 视觉编码器

📋 核心要点

  1. VLLM在模态对齐方面存在挑战，导致幻觉和不安全内容生成，现有方法依赖粗略反馈和外部数据，限制了性能和可扩展性。
  2. FiSAO利用VLLM自身的视觉编码器作为细粒度验证器，通过token级反馈提升视觉-语言对齐，无需额外数据。
  3. 实验结果表明，FiSAO显著提升了视觉-语言对齐效果，超越了需要额外数据的传统偏好调整方法。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）和预训练视觉模型的最新进展加速了视觉-语言大型模型（VLLMs）的发展，增强了视觉和语言模态之间的交互。尽管VLLMs在各个领域取得了显著成功，但它们在模态对齐方面面临挑战，这可能导致幻觉和不安全内容生成等问题。目前的对齐技术通常依赖于粗略的反馈和外部数据集，限制了可扩展性和性能。在本文中，我们提出了一种新颖的自对齐方法FiSAO（Fine-Grained Self-Alignment Optimization），该方法利用模型自身的视觉编码器作为细粒度的验证器，以提高视觉-语言对齐效果，而无需额外的数据。通过利用来自视觉编码器的token级反馈，FiSAO显著提高了视觉-语言对齐效果，甚至超过了需要额外数据的传统偏好调整方法。通过理论分析和实验验证，我们证明了FiSAO有效地解决了VLLM中的不对齐问题，标志着token级奖励首次应用于此类模型。

🔬 方法详解

问题定义：VLLM在视觉和语言模态对齐方面存在问题，导致模型产生幻觉或生成不安全内容。现有方法依赖于外部数据集和粗粒度的反馈信号，难以扩展到大规模模型，并且对齐效果有限。因此，需要一种更有效、更可扩展的视觉-语言对齐方法。

核心思路：论文的核心思路是利用VLLM自身已经具备的视觉编码能力，将其作为一种细粒度的验证器。通过视觉编码器对VLLM生成的文本进行token级别的验证，从而提供更精确的反馈信号，指导VLLM进行自我调整，实现更好的视觉-语言对齐。这种方法避免了对外部数据集的依赖，并且能够充分利用模型自身的知识。

技术框架：FiSAO的技术框架主要包括以下几个步骤：1) VLLM根据给定的视觉输入生成文本描述；2) 视觉编码器对生成的文本进行token级别的编码，提取视觉特征；3) 将视觉编码器提取的特征与原始视觉输入进行比较，计算每个token的对齐得分；4) 利用这些对齐得分作为奖励信号，对VLLM进行微调，使其生成更符合视觉内容的文本描述。

关键创新：FiSAO的关键创新在于引入了token级别的奖励信号，这是首次将token级别的反馈应用于VLLM的对齐优化。与传统的粗粒度反馈相比，token级别的反馈能够更精确地反映VLLM生成文本的质量，从而更有效地指导模型的学习。此外，FiSAO利用模型自身的视觉编码器作为验证器，避免了对外部数据集的依赖，提高了方法的可扩展性。

关键设计：在FiSAO中，一个关键的设计是视觉编码器如何对生成的文本进行token级别的编码，并计算对齐得分。具体来说，论文可能采用了某种注意力机制或相似度度量方法，将视觉编码器提取的token特征与原始视觉输入进行匹配，从而得到每个token的对齐得分。此外，损失函数的设计也很重要，需要合理地利用这些对齐得分来指导VLLM的微调。具体的参数设置和网络结构细节未知，需要参考论文原文。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

FiSAO通过利用token级反馈，显著提升了VLLM的视觉-语言对齐效果，无需额外数据，超越了传统偏好调整方法。具体性能数据和对比基线未知，需要参考论文原文。该方法是首次将token级奖励应用于VLLM，具有重要的创新意义。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要精确视觉-语言对齐的场景，例如图像描述生成、视觉问答、机器人导航等。通过提高VLLM的对齐能力，可以减少模型产生幻觉和生成不安全内容的风险，提高模型的可靠性和安全性。未来，该方法有望推广到更广泛的多模态学习任务中。

📄 摘要（原文）

The recent advancements in large language models (LLMs) and pre-trained vision models have accelerated the development of vision-language large models (VLLMs), enhancing the interaction between visual and linguistic modalities. Despite their notable success across various domains, VLLMs face challenges in modality alignment, which can lead to issues like hallucinations and unsafe content generation. Current alignment techniques often rely on coarse feedback and external datasets, limiting scalability and performance. In this paper, we propose FiSAO (Fine-Grained Self-Alignment Optimization), a novel self-alignment method that utilizes the model's own visual encoder as a fine-grained verifier to improve vision-language alignment without the need for additional data. By leveraging token-level feedback from the vision encoder, FiSAO significantly improves vision-language alignment, even surpassing traditional preference tuning methods that require additional data. Through both theoretical analysis and experimental validation, we demonstrate that FiSAO effectively addresses the misalignment problem in VLLMs, marking the first instance of token-level rewards being applied to such models.