Expanding the Boundaries of Vision Prior Knowledge in Multi-modal Large Language Models

📄 arXiv: 2503.18034v2 📥 PDF

作者: Qiao Liang, Yanjiang Liu, Weixiang Zhou, Ben He, Yaojie Lu, Hongyu Lin, Jia Zheng, Xianpei Han, Le Sun, Yingfei Sun

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2025-03-23 (更新: 2025-05-30)

💡 一句话要点

提出VisPRE框架，通过增强视觉先验知识提升多模态大语言模型性能

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

关键词: 多模态大语言模型 视觉先验知识 视觉编码器 视觉问答 知识增强

📋 核心要点

  1. 现有MLLM研究忽略了视觉编码器先验知识的影响，限制了模型性能的进一步提升。
  2. 论文提出VisPRE框架，通过两阶段训练显式地增强视觉编码器的先验知识。
  3. 实验表明，VisPRE能显著提升MLLM在处理不常见视觉实体时的理解能力。

📝 摘要（中文）

本文研究了视觉编码器的先验知识对多模态大语言模型(MLLM)能力边界的约束。现有研究主要将MLLM视为端到端训练的统一系统，很少关注视觉编码器先验知识的影响。本文引入了一个新的指标$Rank_e$来量化视觉编码器的先验知识对MLLM性能的影响。分析表明，先验知识与MLLM性能之间存在正相关关系。此外，我们发现仅使用端到端的视觉问答(VQA)数据进行领域特定微调是不够的，特别是对于固有视觉先验知识较低的实体。为了解决这个问题，我们提出了VisPRE（视觉先验修复），这是一个两阶段训练框架，在视觉编码器层面显式地结合了先验知识。实验结果表明，增强视觉编码器的先验知识可以显著提高MLLM的视觉理解能力，为提高性能提供了一种新的有效策略，尤其是在涉及不常见视觉实体的场景中。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在训练多模态大语言模型时，通常将整个系统视为一个黑盒进行端到端训练，忽略了视觉编码器本身所具备的先验知识对最终模型性能的影响。尤其是在处理视觉先验知识较少的实体时，模型表现往往不佳。现有方法缺乏对视觉编码器先验知识的有效利用和增强。

核心思路：论文的核心思路是通过显式地增强视觉编码器的先验知识来提升多模态大语言模型的视觉理解能力。具体来说，通过一个两阶段的训练框架，首先在视觉编码器层面注入更多的先验知识，然后再进行端到端的微调，从而使模型能够更好地理解和处理各种视觉信息，特别是那些视觉先验知识较少的实体。

技术框架：VisPRE框架包含两个主要阶段： 1. 视觉先验增强阶段：使用额外的视觉数据和任务，对视觉编码器进行预训练或微调，以增强其对各种视觉概念和实体的理解能力。 2. 多模态对齐阶段：将增强后的视觉编码器与大语言模型进行连接，并使用多模态数据进行端到端的微调，以使视觉信息能够更好地融入到语言模型中。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个显式地增强视觉编码器先验知识的训练框架。与传统的端到端训练方法不同，VisPRE框架更加关注视觉编码器本身的学习能力，通过增强其先验知识来提升整个模型的性能。此外，论文还提出了一个量化视觉编码器先验知识的指标$Rank_e$，为研究视觉先验知识的影响提供了新的工具。

关键设计： * 视觉先验增强阶段：可以使用各种视觉任务，例如图像分类、目标检测、图像分割等，来增强视觉编码器的先验知识。具体选择的任务和数据取决于具体的应用场景和需求。 * 多模态对齐阶段：可以使用视觉问答(VQA)数据进行端到端的微调。损失函数可以选择交叉熵损失或对比学习损失等。 * $Rank_e$指标：用于量化视觉编码器对特定实体的识别能力。具体计算方法未知，但应该是基于视觉编码器对该实体图像的特征提取结果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，VisPRE框架能够显著提升MLLM在处理不常见视觉实体时的性能。具体提升幅度未知，但论文强调了VisPRE在增强视觉理解能力方面的有效性。通过与基线模型进行对比，证明了显式地增强视觉编码器先验知识的优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要多模态理解的场景，例如智能客服、图像搜索、自动驾驶等。通过增强视觉编码器的先验知识，可以提高模型在处理复杂视觉信息时的准确性和鲁棒性，从而提升用户体验和应用效果。未来，该方法有望进一步扩展到其他模态，例如音频和视频，以实现更全面的多模态理解。

📄 摘要（原文）

Does the prior knowledge of the vision encoder constrain the capability boundary of Multi-modal Large Language Models (MLLMs)? While most existing research treats MLLMs as unified systems optimized through end-to-end training, the impact of vision encoder's prior knowledge is seldom investigated. In this work, we introduce a novel metric, $Rank_e$, to quantify the effect of prior knowledge of the vision encoder on MLLM performance. Our analysis reveals a positive correlation between prior knowledge and MLLM performance. Moreover, we find that domain-specific fine-tuning using solely end-to-end visual question answering (VQA) data is insufficient, particularly for entities with low inherent visual prior knowledge. To address this issue, we propose VisPRE (Vision Prior Remediation), a two-stage training framework that explicitly incorporates prior knowledge at the vision encoder level. Experimental results demonstrate that augmenting vision encoder's prior knowledge substantially boosts the visual understanding capabilities of MLLMs, offering a novel and effective strategy for improving performance, especially in scenarios involving uncommon visual entities.