Advancing Multimodal In-Context Learning in Large Vision-Language Models with Task-aware Demonstrations

📄 arXiv: 2503.04839v2 📥 PDF

作者: Yanshu Li

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-03-05 (更新: 2025-04-06)

备注: Accepted by ICLR 2025 Workshop on Reasoning and Planning for LLMs, 25 pages, 13 tables

💡 一句话要点

SabER：面向视觉-语言大模型的任务感知多模态上下文学习

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

关键词: 多模态学习 上下文学习 视觉-语言模型 任务感知注意力 自回归生成

📋 核心要点

  1. 多模态上下文学习在视觉-语言模型中面临挑战，现有方法难以有效处理图像-文本的复杂性，且对输入配置敏感。
  2. SabER通过任务感知注意力机制，从演示库中智能选择和排列上下文演示，以自回归方式生成高质量的ICD序列。
  3. 实验结果表明，SabER在多个LVLM和基准数据集上表现出色，验证了任务感知ICD序列配置的重要性。

📝 摘要（中文）

多模态上下文学习(ICL)已成为大型视觉-语言模型(LVLMs)的关键能力，这得益于它们不断增长的规模和适用性。尽管前景广阔，但由于图像-文本输入的固有复杂性以及ICL性能对输入配置的高度敏感性，多模态环境中的有效ICL仍然具有挑战性。本文揭示了多模态ICL背后的核心机制，将任务映射确定为配置鲁棒的上下文演示(ICD)序列的关键因素。基于这些见解，我们提出了SabER，一个轻量级但功能强大的仅解码器Transformer，配备了任务感知注意力，以自回归方式智能地从演示库中选择和排列ICD。这种设计能够进行细粒度的特征提取和跨模态推理，迭代地细化任务映射以生成高质量的ICD序列。通过涵盖五个LVLM和九个基准数据集的广泛实验，SabER不仅展示了强大的经验性能，而且更深入地理解了任务语义如何与多模态ICD交互。我们的发现强调了有原则的ICD序列配置的重要性，并为在各种实际场景中增强多模态ICL开辟了新途径。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多模态上下文学习方法在处理图像-文本输入时，由于其复杂性，难以有效地进行上下文学习。此外，ICL的性能对输入配置非常敏感，导致模型在不同任务上的泛化能力较差。因此，如何构建鲁棒且高效的上下文演示序列是当前面临的关键问题。

核心思路：SabER的核心思路是利用任务感知注意力机制，根据当前任务的语义信息，从预定义的演示库中选择最相关的上下文演示，并以自回归的方式生成高质量的ICD序列。通过迭代地细化任务映射，模型能够更好地理解任务的内在逻辑，从而提高上下文学习的性能。

技术框架：SabER采用的是一个轻量级的仅解码器Transformer架构。整体流程如下：首先，模型接收任务描述作为输入，然后利用任务感知注意力机制从演示库中选择相关的上下文演示。接着，模型以自回归的方式生成ICD序列，并在生成过程中不断地更新任务映射。最后，模型利用生成的ICD序列进行预测。

关键创新：SabER的关键创新在于其任务感知注意力机制。该机制能够根据当前任务的语义信息，动态地调整注意力权重，从而选择最相关的上下文演示。与传统的注意力机制相比，任务感知注意力机制能够更好地捕捉任务的内在逻辑，提高上下文学习的效率和准确性。

关键设计：SabER的关键设计包括：1) 任务感知注意力模块，用于根据任务语义选择上下文演示；2) 自回归生成模块，用于生成高质量的ICD序列；3) 轻量级的Transformer架构，保证模型的效率和可扩展性。具体的参数设置和损失函数等细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SabER在五个LVLM和九个基准数据集上进行了广泛的实验，结果表明SabER能够显著提高多模态上下文学习的性能。具体而言，SabER在多个任务上取得了SOTA的结果，并且在一些任务上超过了现有方法的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种需要多模态上下文学习的场景，例如视觉问答、图像描述生成、视觉推理等。通过提升视觉-语言模型的上下文学习能力，可以显著提高其在实际应用中的性能和泛化能力，例如智能客服、自动驾驶、医疗诊断等领域。

📄 摘要（原文）

Multimodal in-context learning (ICL) has emerged as a key capability of Large Vision-Language Models (LVLMs), driven by their increasing scale and applicability. Despite its promise, effective ICL in the multimodal setting remains challenging due to the inherent complexity of image-text inputs and the high sensitivity of ICL performance to input configurations. In this work, we shed light on the core mechanism underlying multimodal ICL, identifying task mapping as a crucial factor in configuring robust in-context demonstration (ICD) sequences. Building on these insights, we propose \textit{SabER}, a lightweight yet powerful decoder-only transformer equipped with task-aware attention, which intelligently selects and arranges ICDs from a demonstration library in an autoregressive fashion. This design enables fine-grained feature extraction and cross-modal reasoning, iteratively refining task mapping to generate high-quality ICD sequences. Through extensive experiments covering five LVLMs and nine benchmark datasets, SabER not only demonstrates strong empirical performance, but also provides deeper understanding of how task semantics interact with multimodal ICDs. Our findings highlight the importance of principled ICD sequence configuration and open new avenues to enhance multimodal ICL in a wide range of real-world scenarios.