The in-context inductive biases of vision-language models differ across modalities
作者: Kelsey Allen, Ishita Dasgupta, Eliza Kosoy, Andrew K. Lampinen
分类: cs.CV, cs.CL, cs.LG
发布日期: 2025-02-03 (更新: 2025-03-13)
备注: 11 pages
💡 一句话要点
研究视觉-语言模型在不同模态下的上下文归纳偏置差异
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉-语言模型 归纳偏置 上下文学习 模态差异 泛化能力
📋 核心要点
- 现有视觉-语言模型在不同模态输入下的归纳偏置差异尚不明确，影响模型泛化能力。
- 通过设计实验范式，分析模型在视觉和文本模态下对形状、颜色等属性的泛化偏好。
- 实验结果表明，视觉输入更易引发形状偏置，而文本输入受形容词顺序影响，但模型间存在差异。
📝 摘要（中文）
归纳偏置允许学习者在缺乏确凿证据的情况下进行猜测。认知科学常使用概念或类别来研究这些偏置，例如，通过测试人类如何从一些模糊类别边界的例子中推广新类别。本文利用这些方法研究了基础模型在上下文学习期间的泛化能力。现代基础模型可以同时处理视觉和文本信息，它们如何解释和学习这些不同模态的信息是一个新兴的研究领域。本文研究了模型的泛化能力如何随刺激呈现的模态以及文本中描述刺激的方式而变化。通过三个不同的实验范式，在三个不同的视觉-语言模型上研究了这些偏置。研究发现，模型通常表现出对形状而非颜色进行泛化的偏置。当例子以视觉方式呈现时，这种形状偏置往往会被放大。相比之下，当例子以文本形式呈现时，形容词的顺序会影响泛化。然而，这些影响的程度因模型和范式而异。这些结果有助于揭示视觉-语言模型如何在上下文中表示不同类型的输入，并可能对视觉-语言模型的应用产生实际影响。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在研究视觉-语言模型在上下文学习中，对于不同模态（视觉和文本）输入的归纳偏置差异。现有方法缺乏对模型在不同模态下泛化行为的深入理解，无法有效利用模型的潜力，甚至可能导致模型在特定场景下表现不佳。
核心思路：论文的核心思路是通过借鉴认知科学中研究人类概念学习和类别泛化的方法，设计实验来探究视觉-语言模型在不同模态输入下的泛化偏好。具体来说，通过控制输入刺激的模态（视觉或文本）以及文本描述方式（例如形容词顺序），观察模型在面对模糊类别边界时的泛化行为。
技术框架：论文采用实验驱动的研究方法，主要包含以下几个阶段： 1. 刺激设计：设计包含不同形状和颜色的视觉刺激，并生成相应的文本描述。 2. 实验范式：采用三种不同的实验范式，包括： * 类别泛化：给定几个例子，要求模型判断新的样本属于哪个类别。 * 属性泛化：给定几个例子，要求模型判断新的样本是否具有某个属性。 * 关系泛化：给定几个例子，要求模型判断新的样本是否满足某种关系。 3. 模型评估：使用三个不同的视觉-语言模型（具体模型名称未知）进行实验，并分析模型的泛化结果。 4. 结果分析：比较模型在不同模态和不同文本描述下的泛化偏好，揭示其归纳偏置的差异。
关键创新：论文的关键创新在于将认知科学的研究方法应用于视觉-语言模型，从而能够更深入地理解模型在不同模态下的泛化行为。与以往主要关注模型性能的研究不同，本文侧重于揭示模型内部的归纳偏置，这有助于更好地理解模型的内在机制。
关键设计：论文的关键设计包括： * 刺激的模态控制：分别使用视觉和文本两种模态呈现刺激，以研究模型在不同模态下的泛化偏好。 * 文本描述的控制：通过改变文本描述中形容词的顺序，研究文本描述方式对模型泛化的影响。 * 实验范式的选择：选择三种不同的实验范式，以更全面地评估模型的泛化能力。 * 模型的选择：选择多个不同的视觉-语言模型，以验证结果的普遍性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，视觉-语言模型普遍存在形状偏置，且视觉输入会放大这种偏置。当输入为文本时，形容词顺序会显著影响模型的泛化结果。不同模型在不同实验范式下的表现存在差异，表明模型的归纳偏置受到多种因素的影响。这些发现为理解和改进视觉-语言模型提供了重要依据。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于提升视觉-语言模型的鲁棒性和泛化能力，例如在图像检索、视觉问答等任务中，根据输入模态调整模型参数，以获得更准确的结果。此外，该研究有助于开发更符合人类直觉的视觉-语言模型，提升人机交互体验。未来，可以进一步探索如何利用这些归纳偏置来指导模型的训练，提高模型的效率和性能。
📄 摘要（原文）
Inductive biases are what allow learners to make guesses in the absence of conclusive evidence. These biases have often been studied in cognitive science using concepts or categories -- e.g. by testing how humans generalize a new category from a few examples that leave the category boundary ambiguous. We use these approaches to study generalization in foundation models during in-context learning. Modern foundation models can condition on both vision and text, and differences in how they interpret and learn from these different modalities is an emerging area of study. Here, we study how their generalizations vary by the modality in which stimuli are presented, and the way the stimuli are described in text. We study these biases with three different experimental paradigms, across three different vision-language models. We find that the models generally show some bias towards generalizing according to shape over color. This shape bias tends to be amplified when the examples are presented visually. By contrast, when examples are presented in text, the ordering of adjectives affects generalization. However, the extent of these effects vary across models and paradigms. These results help to reveal how vision-language models represent different types of inputs in context, and may have practical implications for the use of vision-language models.