Looking Beyond Text: Reducing Language bias in Large Vision-Language Models via Multimodal Dual-Attention and Soft-Image Guidance

📄 arXiv: 2411.14279v1 📥 PDF

作者: Haozhe Zhao, Shuzheng Si, Liang Chen, Yichi Zhang, Maosong Sun, Mingjia Zhang, Baobao Chang

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2024-11-21

备注: 19 pages, 12 figures

💡 一句话要点

提出LACING框架，通过多模态双重注意力与软图像引导减少大型视觉语言模型中的语言偏见。

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

关键词: 视觉语言模型 语言偏见 多模态学习 注意力机制 软图像引导

📋 核心要点

  1. 现有大型视觉语言模型易受语言偏见影响，导致视觉理解能力下降和产生幻觉。
  2. LACING框架通过多模态双重注意力机制和软图像引导，迫使模型更多关注视觉信息。
  3. 实验表明，LACING能有效减少语言偏见，提升视觉理解能力，且无需额外资源。

📝 摘要（中文）

大型视觉语言模型(LVLMs)在各种视觉语言任务中取得了显著成果。然而，尽管表现出良好的性能，LVLMs仍存在由语言偏见引起的幻觉问题，导致对图像的关注减少和视觉理解效果不佳。我们确定了这种偏见的两个主要原因：1. LLM预训练阶段和多模态对齐阶段之间训练数据的规模不同。2. 由于文本数据的短期依赖性而产生的学习推理偏见。因此，我们提出了LACING，一个旨在解决LVLMs语言偏见的系统框架，该框架包含多模态双重注意力机制(MDA)和软图像引导(IFG)。具体来说，MDA引入了一种并行的双重注意力机制，增强了视觉输入在模型中的集成。IFG在训练和推理过程中引入了一种可学习的软视觉提示来替换视觉输入，旨在迫使LVLMs优先考虑文本输入。然后，IFG进一步提出了一种使用软视觉提示的新型解码策略，以减轻模型对相邻文本输入的过度依赖。全面的实验表明，我们的方法有效地消除了LVLMs的语言偏见，增强了视觉理解能力，并减少了幻觉，而无需额外的训练资源或数据。

🔬 方法详解

问题定义：大型视觉语言模型（LVLMs）在处理视觉语言任务时，容易受到语言偏见的影响，导致模型过度依赖文本信息，而忽略图像内容，从而产生幻觉，降低视觉理解能力。现有的方法未能有效平衡文本和图像信息，使得模型在推理时更倾向于利用文本的短期依赖性。

核心思路：LACING的核心思路是通过引入多模态双重注意力机制（MDA）和软图像引导（IFG），显式地增强模型对视觉信息的关注，并减少对文本信息的过度依赖。MDA旨在促进视觉输入在模型中的集成，而IFG则通过可学习的软视觉提示，迫使模型优先考虑文本输入，从而缓解语言偏见。

技术框架：LACING框架主要包含两个核心模块：MDA和IFG。MDA通过并行的双重注意力机制，增强视觉输入在模型中的融合。IFG则在训练和推理阶段引入可学习的软视觉提示，替代原始视觉输入，并提出了一种基于软视觉提示的解码策略，以减轻模型对相邻文本输入的依赖。整体流程包括：视觉特征提取、MDA模块进行视觉信息增强、IFG模块引入软视觉提示、以及基于软视觉提示的解码。

关键创新：LACING的关键创新在于MDA和IFG的结合使用。MDA通过双重注意力机制，更有效地整合视觉信息。IFG则通过软视觉提示，从根本上改变了模型对视觉输入的处理方式，迫使其更加关注文本信息，从而缓解了语言偏见。此外，基于软视觉提示的解码策略也是一个创新点，它进一步减少了模型对相邻文本的依赖。

关键设计：MDA模块采用了并行的双重注意力机制，具体实现细节未知。IFG模块的关键设计在于软视觉提示的生成和学习方式，以及如何将其融入到解码过程中。软视觉提示的具体维度和初始化方式未知。损失函数的设计目标是促使模型更多地关注视觉信息，减少对文本信息的依赖，具体形式未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了LACING框架的有效性，表明该方法能够显著减少LVLMs中的语言偏见，并提高视觉理解能力。具体性能数据未知，但论文强调该方法在不增加额外训练资源或数据的情况下，实现了性能提升。与现有基线方法相比，LACING在减少幻觉方面表现出更优越的性能。

🎯 应用场景

LACING框架可应用于各种视觉语言任务，例如图像描述生成、视觉问答、视觉推理等。通过减少语言偏见，该方法可以提高模型在这些任务中的准确性和可靠性。此外，该研究对于开发更鲁棒、更可信赖的视觉语言模型具有重要意义，有助于推动人工智能在实际场景中的应用，例如智能客服、自动驾驶、医疗诊断等。

📄 摘要（原文）

Large vision-language models (LVLMs) have achieved impressive results in various vision-language tasks. However, despite showing promising performance, LVLMs suffer from hallucinations caused by language bias, leading to diminished focus on images and ineffective visual comprehension. We identify two primary reasons for this bias: 1. Different scales of training data between the pretraining stage of LLM and multimodal alignment stage. 2. The learned inference bias due to short-term dependency of text data. Therefore, we propose LACING, a systemic framework designed to address the language bias of LVLMs with muLtimodal duAl-attention meChanIsm (MDA) aNd soft-image Guidance (IFG). Specifically, MDA introduces a parallel dual-attention mechanism that enhances the integration of visual inputs across the model. IFG introduces a learnable soft visual prompt during training and inference to replace visual inputs, designed to compel LVLMs to prioritize text inputs. Then, IFG further proposes a novel decoding strategy using the soft visual prompt to mitigate the model's over-reliance on adjacent text inputs. Comprehensive experiments demonstrate that our method effectively debiases LVLMs from their language bias, enhancing visual comprehension and reducing hallucinations without requiring additional training resources or data. The code and model are available at lacing-lvlm.github.io.