Augmenting Multimodal LLMs with Self-Reflective Tokens for Knowledge-based Visual Question Answering

📄 arXiv: 2411.16863v2 📥 PDF

作者: Federico Cocchi, Nicholas Moratelli, Marcella Cornia, Lorenzo Baraldi, Rita Cucchiara

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL, cs.MM

发布日期: 2024-11-25 (更新: 2025-04-02)

备注: CVPR 2025

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出ReflectiVA，通过自反思tokens增强多模态LLM的知识型视觉问答能力

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

关键词: 多模态LLM 视觉问答 知识库 自反思tokens 外部知识 知识型VQA

📋 核心要点

  1. 现有的多模态LLM在处理需要外部知识的视觉问答任务时，受限于训练数据中的知识，泛化能力不足。
  2. ReflectiVA通过引入自反思tokens，动态判断是否需要外部知识，并预测检索到的知识的相关性，从而增强模型对外部知识的利用能力。
  3. 实验结果表明，ReflectiVA在知识型视觉问答任务上优于现有方法，证明了其有效性，同时保持了在其他任务上的性能。

📝 摘要（中文）

多模态大型语言模型(MLLM)是大型语言模型处理多模态输入的自然延伸，它结合了文本和图像数据。由于其处理涉及多种模态的复杂任务的能力，MLLM最近受到了广泛关注。然而，它们的有效性受到训练期间获得的知识的限制，这限制了它们的实际效用。在这项工作中，我们介绍了一种新方法，通过整合外部知识源来增强MLLM的适应性。我们提出的模型ReflectiVA利用自反思tokens来动态确定对外部知识的需求，并预测从外部数据库检索的信息的相关性。Tokens的训练遵循两阶段双模型训练方案。这最终使MLLM能够管理外部知识，同时保持流畅性和在不需要外部知识的任务上的性能。通过我们的实验，我们证明了ReflectiVA在基于知识的视觉问答方面的有效性，突出了其相对于现有方法的优越性能。源代码和训练好的模型可在https://aimagelab.github.io/ReflectiVA公开获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态LLM在知识型视觉问答任务中，由于缺乏外部知识而导致的性能瓶颈问题。现有方法难以有效利用外部知识，并且可能影响模型在不需要外部知识的任务上的表现。

核心思路：论文的核心思路是引入“自反思tokens”，这些tokens能够动态地判断当前问题是否需要外部知识，并评估检索到的外部知识的相关性。通过这种方式，模型可以有选择地利用外部知识，避免不必要的干扰，并提高知识利用的效率。

技术框架：ReflectiVA的整体框架包括以下几个主要模块：1) 多模态LLM（基于LLaVA）；2) 自反思Token模块，用于判断是否需要外部知识并预测知识相关性；3) 外部知识库，用于检索相关知识；4) 两阶段训练策略，用于训练自反思Token模块。整个流程是：输入图像和问题，自反思Token模块判断是否需要外部知识，如果需要，则从知识库检索相关知识，然后将检索到的知识与图像和问题一起输入到多模态LLM中进行推理。

关键创新：该论文的关键创新在于引入了自反思tokens，并设计了两阶段的训练策略。自反思tokens使得模型能够动态地决定何时以及如何利用外部知识，这与以往直接将外部知识注入模型的方法不同。两阶段训练策略保证了自反思tokens的有效训练，同时避免了对原有模型性能的过度干扰。

关键设计：自反思tokens模块的具体实现细节（例如，网络结构、损失函数）以及两阶段训练策略的具体步骤（例如，第一阶段训练什么，第二阶段训练什么，如何平衡两个阶段的训练）是关键设计。论文中提到tokens的训练遵循两阶段双模型训练方案，但具体细节需要参考论文原文。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ReflectiVA在知识型视觉问答任务上取得了显著的性能提升，优于现有的多模态LLM方法。具体的性能数据和对比基线需要在论文原文中查找。该模型能够在利用外部知识的同时，保持在不需要外部知识的任务上的性能，证明了其有效性和通用性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能客服、教育辅助、医疗诊断等领域。例如，在智能客服中，模型可以根据用户提出的问题，结合图像信息和外部知识库，提供更准确、更全面的答案。在教育辅助中，模型可以帮助学生理解图像内容，并提供相关的背景知识。在医疗诊断中，模型可以辅助医生分析医学影像，并提供相关的医学知识。

📄 摘要（原文）

Multimodal LLMs (MLLMs) are the natural extension of large language models to handle multimodal inputs, combining text and image data. They have recently garnered attention due to their capability to address complex tasks involving both modalities. However, their effectiveness is limited to the knowledge acquired during training, which restricts their practical utility. In this work, we introduce a novel method to enhance the adaptability of MLLMs by integrating external knowledge sources. Our proposed model, Reflective LLaVA (ReflectiVA), utilizes reflective tokens to dynamically determine the need for external knowledge and predict the relevance of information retrieved from an external database. Tokens are trained following a two-stage two-model training recipe. This ultimately enables the MLLM to manage external knowledge while preserving fluency and performance on tasks where external knowledge is not needed. Through our experiments, we demonstrate the efficacy of ReflectiVA for knowledge-based visual question answering, highlighting its superior performance compared to existing methods. Source code and trained models are publicly available at https://aimagelab.github.io/ReflectiVA.