On the robustness of multimodal language model towards distractions

📄 arXiv: 2502.09818v1 📥 PDF

作者: Ming Liu, Hao Chen, Jindong Wang, Wensheng Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-02-13

💡 一句话要点

评估多模态语言模型在视觉和文本干扰下的鲁棒性，并提出缓解策略。

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

关键词: 多模态学习 视觉语言模型 鲁棒性 干扰 科学问答 提示工程 基准数据集

📋 核心要点

  1. 现有VLM在实际应用中易受噪声和无关信息干扰，鲁棒性不足。
  2. 构建新的基准数据集，在ScienceQA中引入视觉和文本干扰，评估VLM的抗干扰能力。
  3. 实验表明，现有VLM对干扰敏感，文本干扰影响更大，提示工程可部分缓解。

📝 摘要（中文）

视觉-语言模型(VLM)在视觉问答等应用中取得了显著成功，但其对提示变化的鲁棒性仍有待探索。理解干扰如何影响VLM对于提高其在实际场景中的应用至关重要，因为输入可能包含噪声和不相关信息。本文旨在评估VLM在科学问答中对视觉和文本干扰的鲁棒性。基于ScienceQA数据集，我们开发了一个新的基准，在视觉和文本上下文中引入干扰，以评估VLM在这些干扰下的推理能力。我们的研究结果表明，包括GPT-4在内的大多数先进VLM容易受到各种类型的干扰，在面对干扰时推理能力明显下降。值得注意的是，InternVL2等模型对这些干扰表现出更高的鲁棒性。我们还发现，模型对文本干扰比视觉干扰更敏感。此外，我们探索了各种缓解策略，例如提示工程，以抵消干扰的影响。虽然这些策略提高了解决方案的准确性，但我们的分析表明，仍有很大的改进空间。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态语言模型（VLM）在存在视觉和文本干扰情况下的鲁棒性问题。现有VLM在理想化的数据集上表现良好，但在实际应用中，输入数据往往包含噪声和不相关信息，导致模型性能显著下降。因此，如何提升VLM在复杂、充满干扰环境下的推理能力是本文要解决的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是通过构建一个包含视觉和文本干扰的新基准数据集，系统性地评估现有VLM的鲁棒性。通过分析模型在不同类型干扰下的表现，揭示其脆弱性所在，并探索有效的缓解策略，例如提示工程，以提升模型的抗干扰能力。

技术框架：论文的技术框架主要包含以下几个部分：1) 基于ScienceQA数据集，构建包含视觉和文本干扰的新基准数据集；2) 选取一系列代表性的VLM模型，包括GPT-4和InternVL2等，在构建的基准数据集上进行评估；3) 分析模型在不同类型干扰下的性能表现，识别其脆弱性；4) 探索多种缓解策略，例如提示工程，以提升模型的抗干扰能力；5) 对比不同缓解策略的效果，并分析其优缺点。

关键创新：论文的关键创新在于构建了一个专门用于评估VLM在干扰环境下鲁棒性的基准数据集。该数据集在ScienceQA的基础上，系统性地引入了视觉和文本干扰，更真实地模拟了实际应用场景。此外，论文还系统性地评估了多种VLM模型在干扰环境下的性能，并探索了有效的缓解策略，为提升VLM的鲁棒性提供了有价值的参考。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 干扰类型的选择：论文考虑了多种类型的视觉和文本干扰，例如添加无关的图像或文本信息，以模拟实际应用中可能遇到的各种噪声；2) 评估指标的选择：论文采用了准确率等常用指标来评估模型的性能，并针对干扰环境下的特殊情况，设计了新的评估指标，以更全面地评估模型的鲁棒性；3) 提示工程策略的设计：论文探索了多种提示工程策略，例如添加明确的指令或提供额外的上下文信息，以引导模型忽略干扰信息，提升推理能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，现有VLM（包括GPT-4）在面对视觉和文本干扰时，性能显著下降，表明其鲁棒性不足。其中，模型对文本干扰比视觉干扰更敏感。InternVL2等模型表现出相对更高的鲁棒性。提示工程等缓解策略可以提高模型在干扰环境下的性能，但仍有很大的提升空间。例如，在特定干扰下，准确率下降幅度超过10%。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要处理复杂、噪声环境的多模态任务，例如自动驾驶、智能客服、医疗诊断等。通过提升VLM在干扰环境下的鲁棒性，可以提高这些应用在实际场景中的可靠性和准确性。未来的研究可以进一步探索更有效的抗干扰策略，并将其应用于更广泛的多模态任务中。

📄 摘要（原文）

Although vision-language models (VLMs) have achieved significant success in various applications such as visual question answering, their resilience to prompt variations remains an under-explored area. Understanding how distractions affect VLMs is crucial for improving their real-world applicability, as inputs could have noisy and irrelevant information in many practical scenarios. This paper aims to assess the robustness of VLMs against both visual and textual distractions in the context of science question answering. Built on the ScienceQA dataset, we developed a new benchmark that introduces distractions in both the visual and textual contexts to evaluate the reasoning capacity of VLMs amid these distractions. Our findings reveal that most-of-the-art VLMs, including GPT-4, are vulnerable to various types of distractions, experiencing noticeable degradation in reasoning capabilities when confronted with distractions. Notably, models such as InternVL2 demonstrate a higher degree of robustness to these distractions. We also found that models exhibit greater sensitivity to textual distractions than visual ones. Additionally, we explored various mitigation strategies, such as prompt engineering, to counteract the impact of distractions. While these strategies improved solution accuracy, our analysis shows that there remain significant opportunities for improvement.