Learning to Instruct for Visual Instruction Tuning

📄 arXiv: 2503.22215v2 📥 PDF

作者: Zhihan Zhou, Feng Hong, Jiaan Luo, Jiangchao Yao, Dongsheng Li, Bo Han, Ya Zhang, Yanfeng Wang

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-03-28 (更新: 2025-10-11)

备注: NeurIPS 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出L2T以提升视觉指令调优效果，解决过拟合和捷径学习问题

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

关键词: 视觉指令调优 多模态学习 大型语言模型 过拟合 捷径学习

📋 核心要点

  1. 现有视觉指令调优方法过度强调指令遵循，忽略了视觉信息的主动理解，导致过拟合和捷径学习。
  2. L2T将损失函数融入指令和响应序列，扩展训练数据，并正则化模型，避免过度依赖语言先验。
  3. 实验表明，L2T在多模态基准测试中性能提升高达9%，图像描述性能提升高达18%，并减轻了幻觉问题。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种视觉指令调优(VIT)的改进方法L2T。虽然VIT赋予了多模态LLM(MLLM)强大的多模态能力，但当前VIT的设计选择常常导致过拟合和捷径学习，从而降低性能。这种差距源于过度强调指令遵循能力，而忽略了对视觉信息的主动理解。受此启发，L2T采用了一种简单而有效的方法，将损失函数纳入指令和响应序列中。它无缝地扩展了训练数据，并正则化了MLLM，使其不过度依赖于语言先验。基于此，L2T在全面的多模态基准测试中实现了高达9%的显著相对改进，而无需额外的训练数据，且计算开销可忽略不计。令人惊讶的是，L2T获得了卓越的基础视觉能力，在图像描述性能方面提高了高达18%，同时减轻了MLLM中的幻觉问题。

🔬 方法详解

问题定义：视觉指令调优(VIT)旨在赋予多模态大型语言模型(MLLM)理解和执行视觉指令的能力。然而，现有的VIT方法往往过度关注指令遵循，而忽略了对视觉信息本身的理解。这导致模型容易出现过拟合，学习到一些“捷径”，从而在面对新的视觉信息时表现不佳。现有方法的痛点在于无法充分利用视觉信息，并且容易受到语言先验的影响。

核心思路：L2T的核心思路是通过将损失函数同时应用于指令和响应序列，来促使模型更加关注视觉信息，并减少对语言先验的依赖。这种方法可以看作是一种数据增强和正则化的手段，它鼓励模型从视觉信息中学习，而不是简单地记住指令和响应之间的对应关系。

技术框架：L2T的整体框架是在现有的VIT训练流程中加入一个额外的损失项。具体来说，对于每个训练样本，模型不仅要预测正确的响应序列，还要预测正确的指令序列。这意味着损失函数同时作用于指令和响应序列，从而迫使模型更加关注视觉信息，以便更好地理解指令和生成响应。整体流程与标准的VIT训练流程基本一致，只是在损失函数计算上有所不同。

关键创新：L2T最重要的创新点在于将损失函数同时应用于指令和响应序列。这种看似简单的改变，却能够有效地提升模型的视觉理解能力，并减少对语言先验的依赖。与现有方法相比，L2T的本质区别在于它更加强调视觉信息的重要性，并鼓励模型从视觉信息中学习。

关键设计：L2T的关键设计在于损失函数的选择和权重。论文中并没有明确说明使用了哪种具体的损失函数，但可以推测使用的是标准的交叉熵损失函数。关键在于如何平衡指令损失和响应损失的权重。作者提到L2T无需额外的训练数据，因此可以推断损失函数的权重是经过精心调整的，以保证模型在学习视觉信息的同时，不会过度偏离原始的指令遵循目标。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

L2T在多个多模态基准测试中取得了显著的性能提升，最高可达9%。更令人印象深刻的是，L2T在图像描述任务中取得了高达18%的性能提升，表明其具有卓越的基础视觉能力。此外，L2T还能够有效缓解多模态LLM中的幻觉问题，使其生成的响应更加真实可靠。这些结果表明L2T是一种有效且通用的视觉指令调优方法。

🎯 应用场景

L2T技术可广泛应用于各种需要多模态理解和交互的场景，例如智能助手、视觉问答、图像编辑、机器人导航等。通过提升模型对视觉信息的理解能力，L2T可以使这些应用更加智能、可靠和实用。未来，L2T有望推动多模态人工智能的发展，并为人们的生活带来更多便利。

📄 摘要（原文）

We propose L2T, an advancement of visual instruction tuning (VIT). While VIT equips Multimodal LLMs (MLLMs) with promising multimodal capabilities, the current design choices for VIT often result in overfitting and shortcut learning, potentially degrading performance. This gap arises from an overemphasis on instruction-following abilities, while neglecting the proactive understanding of visual information. Inspired by this, L2T adopts a simple yet effective approach by incorporating the loss function into both the instruction and response sequences. It seamlessly expands the training data, and regularizes the MLLMs from overly relying on language priors. Based on this merit, L2T achieves a significant relative improvement of up to 9% on comprehensive multimodal benchmarks, requiring no additional training data and incurring negligible computational overhead. Surprisingly, L2T attains exceptional fundamental visual capabilities, yielding up to an 18% improvement in captioning performance, while simultaneously alleviating hallucination in MLLMs. Github code: https://github.com/Feng-Hong/L2T.