OrderChain: Towards General Instruct-Tuning for Stimulating the Ordinal Understanding Ability of MLLM

📄 arXiv: 2504.04801v3 📥 PDF

作者: Jinhong Wang, Shuo Tong, Jian liu, Dongqi Tang, Weiqiang Wang, Wentong Li, Hongxia Xu, Danny Chen, Jintai Chen, Jian Wu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-04-07 (更新: 2025-08-14)

备注: Accepted by ICCV 2025

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

OrderChain：通过指令调优提升多模态大语言模型对序数理解能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态大语言模型 序数回归 指令调优 链式思考 提示学习

📋 核心要点

  1. 多模态大语言模型在序数回归任务上表现不佳，缺乏有效的序数理解能力。
  2. 提出OrderChain，通过任务特异性提示和范围优化链式思考，提升模型对序数关系的理解。
  3. 实验表明，OrderChain显著提升了LLaVA在多个序数回归数据集上的性能，超越了现有方法。

📝 摘要（中文）

多模态大语言模型(MLLM)取得了显著进展，但在序数回归(OR)，也称为序数分类任务上，仍然面临挑战。为了解决这个问题，本文提出了一种新颖且通用的提示范式OrderChain，通过特异性和共性建模来提高MLLM的序数理解能力。具体来说，OrderChain包含一组任务感知的提示，以促进不同OR任务的特异性建模，以及一种新的范围优化链式思考(RO-CoT)，通过将OR任务统一分解为多个小范围优化子任务，学习关于OR任务的通用思维方式。此外，我们提出了一种类别递归划分(CRD)方法来生成指令候选类别提示，以支持RO-CoT自动优化。综合实验表明，使用OrderChain的LLaVA模型在各种OR数据集上显著提高了基线LLaVA的性能，例如，在Adience年龄估计数据集上，准确率从47.5%提高到93.2%，在糖尿病视网膜病变数据集上，准确率从30.0%提高到85.7%。值得注意的是，使用OrderChain的LLaVA在Adience数据集上，准确率提高了27%，MAE降低了0.24，显著优于最先进的方法。据我们所知，OrderChain是第一个增强MLLM用于OR任务的工作，并且其有效性已在各种OR数据集上得到验证。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态大语言模型（MLLM）在序数回归（OR）任务中表现不佳的问题。现有的MLLM在处理需要理解和推理序数关系的视觉任务时，往往无法达到令人满意的性能。这主要是因为它们缺乏对序数信息的有效建模和利用能力，导致无法准确预测有序类别。

核心思路：论文的核心思路是通过一种新颖的提示范式OrderChain，显式地引导MLLM学习和理解序数关系。OrderChain包含两个关键组成部分：任务感知的提示和范围优化链式思考（RO-CoT）。任务感知的提示用于捕捉不同OR任务的特异性，而RO-CoT则通过将OR任务分解为多个小范围优化子任务，学习关于OR任务的通用思维方式。这种分解和逐步优化的方式有助于模型更好地理解序数关系，并做出更准确的预测。

技术框架：OrderChain的技术框架主要包含以下几个模块：1) 任务感知提示模块：为每个OR任务设计特定的提示，以引导模型关注与序数关系相关的关键信息。2) 范围优化链式思考（RO-CoT）模块：将OR任务分解为多个小范围优化子任务，并逐步优化每个子任务的预测结果。3) 类别递归划分（CRD）模块：自动生成指令候选类别提示，以支持RO-CoT的优化过程。整个流程是，首先通过任务感知提示引导模型，然后利用RO-CoT将任务分解为子任务并逐步优化，最后通过CRD自动生成提示来支持RO-CoT的优化。

关键创新：论文的关键创新在于提出了OrderChain这一新颖的提示范式，它能够有效地提升MLLM对序数关系的理解能力。与现有方法相比，OrderChain不仅关注任务的特异性，还通过RO-CoT学习OR任务的共性思维方式。此外，CRD方法的引入使得提示的生成更加自动化，降低了人工设计的成本。OrderChain是第一个专门为增强MLLM在OR任务上的性能而设计的方法。

关键设计：RO-CoT的关键设计在于如何将OR任务分解为多个小范围优化子任务。具体来说，论文采用了一种递归划分的方法，将整个类别范围逐步划分为更小的子范围，并针对每个子范围进行优化。CRD的关键设计在于如何生成有效的指令候选类别提示。论文采用了一种基于类别递归划分的方法，根据类别之间的关系生成不同的提示，以引导模型关注不同的类别。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，OrderChain显著提升了LLaVA在多个序数回归数据集上的性能。例如，在Adience年龄估计数据集上，准确率从47.5%提高到93.2%，在糖尿病视网膜病变数据集上，准确率从30.0%提高到85.7%。更重要的是，OrderChain在Adience数据集上超越了现有最先进的方法，准确率提高了27%，MAE降低了0.24。

🎯 应用场景

OrderChain具有广泛的应用前景，可应用于年龄估计、疾病诊断（如糖尿病视网膜病变分级）、情感分析等需要理解序数关系的领域。该研究有助于提升人工智能系统在这些领域的性能和可靠性，为医疗、金融、教育等行业带来实际价值。未来，OrderChain有望进一步扩展到其他涉及序数推理的任务中，推动多模态大语言模型的发展。

📄 摘要（原文）

Despite the remarkable progress of multimodal large language models (MLLMs), they continue to face challenges in achieving competitive performance on ordinal regression (OR; a.k.a. ordinal classification). To address this issue, this paper presents OrderChain, a novel and general prompting paradigm that improves the ordinal understanding ability of MLLMs by specificity and commonality modeling. Specifically, our OrderChain consists of a set of task-aware prompts to facilitate the specificity modeling of diverse OR tasks and a new range optimization Chain-of-Thought (RO-CoT), which learns a commonality way of thinking about OR tasks by uniformly decomposing them into multiple small-range optimization subtasks. Further, we propose a category recursive division (CRD) method to generate instruction candidate category prompts to support RO-CoT automatic optimization. Comprehensive experiments show that LLaVA model with our OrderChain improves baseline LLaVA significantly on diverse OR datasets, e.g., from 47.5\% to 93.2\% accuracy on the Adience dataset for age estimation, and from 30.0\% to 85.7\% accuracy on the Diabetic Retinopathy dataset. Notably, LLaVA with our OrderChain also remarkably outperforms state-of-the-art methods by 27% on accuracy and 0.24 on MAE on the Adience dataset. To our best knowledge, our OrderChain is the first work that augments MLLMs for OR tasks, and the effectiveness is witnessed across a spectrum of OR datasets. Project Page: https://order-chain.github.io/.