FiVL: A Framework for Improved Vision-Language Alignment through the Lens of Training, Evaluation and Explainability

📄 arXiv: 2412.14672v2 📥 PDF

作者: Estelle Aflalo, Gabriela Ben Melech Stan, Tiep Le, Man Luo, Shachar Rosenman, Sayak Paul, Shao-Yen Tseng, Vasudev Lal

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-12-19 (更新: 2025-03-19)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

FiVL：通过训练、评估和可解释性增强视觉语言模型中的视觉对齐

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

关键词: 视觉语言模型 视觉对齐 视觉问答 数据集构建 可解释性 多模态学习 幻觉抑制

📋 核心要点

  1. 现有LVLMs在视觉信息利用上不足，易产生幻觉，且现有基准测试缺乏对视觉依赖程度的有效评估。
  2. FiVL通过构建增强数据集进行训练，并设计基准测试来评估模型对视觉信息的依赖程度，从而提升视觉对齐。
  3. 实验表明，基于FiVL训练的模型在视觉问答任务中表现更优，并能通过注意力机制解释视觉幻觉。

📝 摘要（中文）

大型视觉语言模型（LVLMs）在整合视觉和文本输入以进行多模态推理方面取得了显著进展。然而，一个反复出现的挑战是确保这些模型在需要视觉和语言信息才能形成准确答案时，能有效地利用视觉信息，而不是过度依赖语言内容。我们假设幻觉的产生是由于当前LVLMs缺乏有效的视觉基础。此外，当前的视觉语言基准测试并没有专门衡量答案对视觉输入的依赖程度。这种局限性使得难以确认图像是否真正必要，尤其是在视觉问答等任务中。在这项工作中，我们介绍了一种新颖的方法FiVL，用于构建数据集，旨在训练LVLMs以增强视觉基础，并评估其有效性。我们通过三种方法展示了我们数据集的价值。首先，我们基于增强的训练数据集引入了一种新的训练任务，与基线相比，获得了更好的性能。其次，我们提出了基准来评估模型使用图像作为实质性证据的能力，而不是仅仅依赖于语言先验。最后，我们识别出具有最强视觉语言对齐的注意力头，从而能够解释视觉驱动的幻觉。代码可在https://github.com/IntelLabs/fivl获得。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型视觉语言模型（LVLMs）在处理需要同时依赖视觉和语言信息的任务时，常常过度依赖语言先验，导致视觉信息利用不足，产生幻觉。现有的视觉语言基准测试也缺乏对模型视觉依赖程度的有效评估，难以判断模型是否真正利用了图像信息。

核心思路：FiVL的核心思路是通过构建专门设计的数据集和评估基准，来增强LVLMs的视觉基础，并提高其对视觉信息的利用率。通过训练模型识别哪些信息必须来自视觉输入，从而减少对语言先验的依赖。

技术框架：FiVL框架包含三个主要组成部分：1) 用于训练的增强数据集，该数据集专门设计用于提高模型的视觉基础能力；2) 用于评估模型视觉依赖程度的基准测试，该基准测试能够区分模型是真正利用了视觉信息，还是仅仅依赖于语言先验；3) 一种可解释性方法，用于识别模型中具有最强视觉语言对齐的注意力头，从而解释视觉驱动的幻觉。

关键创新：FiVL的关键创新在于其数据集构建方法和评估基准的设计。该数据集通过引入需要视觉信息才能回答的问题，迫使模型更多地依赖视觉输入。评估基准则通过设计特定的问题，来区分模型是真正利用了视觉信息，还是仅仅依赖于语言先验。此外，通过注意力机制的可视化，能够解释模型产生幻觉的原因。

关键设计：FiVL的具体实现细节包括：1) 数据增强策略，用于生成需要视觉信息才能回答的问题；2) 评估指标，用于衡量模型对视觉信息的依赖程度；3) 注意力机制可视化方法，用于识别模型中具有最强视觉语言对齐的注意力头。具体参数设置和网络结构细节在论文中未明确说明，可能使用了常见的LVLM架构。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

FiVL通过引入新的训练任务和数据集，在视觉问答任务中取得了比基线模型更好的性能。实验结果表明，FiVL能够有效地提高模型对视觉信息的利用率，并减少幻觉的产生。此外，通过注意力机制的可视化，能够解释模型产生幻觉的原因，为进一步改进模型提供了依据。具体的性能提升数据在摘要中未给出，需要在论文中查找。

🎯 应用场景

FiVL的研究成果可应用于提升视觉语言模型在各种实际场景中的性能，例如：智能客服、图像搜索、自动驾驶、医疗诊断等。通过增强模型对视觉信息的理解和利用，可以提高其在复杂任务中的准确性和可靠性，减少幻觉的产生，从而提升用户体验和应用价值。未来，该研究可以进一步扩展到其他多模态任务中。

📄 摘要（原文）

Large Vision Language Models (LVLMs) have achieved significant progress in integrating visual and textual inputs for multimodal reasoning. However, a recurring challenge is ensuring these models utilize visual information as effectively as linguistic content when both modalities are necessary to formulate an accurate answer. We hypothesize that hallucinations arise due to the lack of effective visual grounding in current LVLMs. Furthermore, current vision-language benchmarks are not specifically measuring the degree to which the answer require the visual input. This limitation makes it challenging to confirm that the image is truly necessary, particularly in tasks like visual question answering. In this work, we introduce FiVL, a novel method for constructing datasets designed to train LVLMs for enhanced visual grounding and also evaluate their effectiveness in achieving it. We demonstrate the value of our datasets through three approaches. First, we introduce a novel training task based on our augmented training dataset, resulting in better performance than the baseline. Second, we present benchmarks to assess the model's ability to use image as substantive evidence, rather than relying solely on linguistic priors. Finally, we identify attention heads with the strongest vision-language alignment, enabling explainability on visual-driven hallucinations. The code is available at https://github.com/IntelLabs/fivl.