Corvid: Improving Multimodal Large Language Models Towards Chain-of-Thought Reasoning

📄 arXiv: 2507.07424v1 📥 PDF

作者: Jingjing Jiang, Chao Ma, Xurui Song, Hanwang Zhang, Jun Luo

分类: cs.CV

发布日期: 2025-07-10

备注: ICCV 2025

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

Corvid：通过思维链推理增强多模态大语言模型

🎯 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 思维链推理 跨模态对齐 指令微调 混合视觉编码器

📋 核心要点

  1. 现有开源多模态大语言模型在复杂推理和结构化推理方面存在局限性，尤其是在需要深度推理的任务中。
  2. Corvid通过混合视觉编码器和GateMixer连接器，以及高质量多模态CoT指令数据集MCoT-Instruct-287K，增强了思维链推理能力。
  3. 实验结果表明，Corvid在数学推理和科学问题解决方面优于现有模型，并提出了推理时缩放策略以减轻过度推理和推理不足。

📝 摘要（中文）

多模态大语言模型（MLLM）在多模态感知和理解方面表现出卓越的性能。然而，领先的开源MLLM在复杂和结构化推理方面存在显著局限性，尤其是在需要深度推理进行决策和解决问题的任务中。本文提出了Corvid，一个具有增强的思维链（CoT）推理能力的MLLM。在架构上，Corvid结合了用于信息丰富的视觉表示的混合视觉编码器和一个精心设计的连接器（GateMixer）以促进跨模态对齐。为了增强Corvid的CoT推理能力，引入了MCoT-Instruct-287K，一个高质量的多模态CoT指令遵循数据集，该数据集从各种公共推理资源中提炼和标准化而来。利用该数据集，使用两阶段的CoT格式训练方法对Corvid进行微调，以逐步增强其逐步推理能力。此外，提出了一种有效的推理时缩放策略，使Corvid能够通过自我验证来减轻过度推理和推理不足的问题。大量实验表明，Corvid优于现有的o1-like MLLM和具有相似参数规模的state-of-the-art MLLM，在数学推理和科学问题解决方面具有显著优势。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态大语言模型（MLLM）在复杂推理和结构化推理方面的不足，特别是在需要深度思维链（CoT）进行决策和问题解决的任务中。现有开源MLLM难以有效进行逐步推理，导致性能受限。

核心思路：论文的核心思路是通过改进模型架构和训练数据，增强MLLM的CoT推理能力。具体而言，通过混合视觉编码器提取更丰富的视觉信息，使用GateMixer实现更好的跨模态对齐，并利用高质量的CoT指令数据进行微调。此外，还提出了推理时缩放策略，以平衡过度推理和推理不足。

技术框架：Corvid的整体架构包括：1) 混合视觉编码器，用于提取视觉特征；2) GateMixer连接器，用于融合视觉和语言信息；3) 大语言模型（LLM），用于进行推理和生成答案。训练过程分为两个阶段：首先，使用MCoT-Instruct-287K数据集进行CoT格式的指令微调，增强模型的基本推理能力；然后，使用推理时缩放策略进行优化，以提高推理的准确性和效率。

关键创新：论文的关键创新点包括：1) 混合视觉编码器，能够提取更具信息量的视觉表示；2) GateMixer连接器，能够更有效地进行跨模态对齐；3) MCoT-Instruct-287K数据集，提供了高质量的多模态CoT指令数据；4) 推理时缩放策略，能够自适应地调整推理步骤，从而提高推理的准确性和效率。与现有方法相比，Corvid在模型架构、训练数据和推理策略上都进行了优化，从而显著提升了CoT推理能力。

关键设计：GateMixer连接器的具体结构未知，但其目标是促进跨模态信息的有效融合。MCoT-Instruct-287K数据集的构建细节未知，但强调了其高质量和多样性。两阶段CoT训练的具体损失函数和优化器设置未知。推理时缩放策略的具体实现细节未知，但其核心思想是根据模型的自我验证结果动态调整推理步骤。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Corvid在多个基准测试中表现出色，超越了现有的o1-like MLLM和具有相似参数规模的state-of-the-art MLLM。尤其在数学推理和科学问题解决方面，Corvid展现出显著优势，证明了其增强的思维链推理能力的有效性。具体的性能提升数据在论文中给出，但摘要中未明确提及。

🎯 应用场景

Corvid的潜在应用领域包括智能教育、科学研究、医疗诊断和智能客服等。例如，它可以用于辅助学生解决科学问题，帮助医生进行疾病诊断，或为用户提供智能化的客户服务。通过增强多模态推理能力，Corvid有望在各个领域发挥重要作用，提高工作效率和决策质量。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in multimodal large language models (MLLMs) have demonstrated exceptional performance in multimodal perception and understanding. However, leading open-source MLLMs exhibit significant limitations in complex and structured reasoning, particularly in tasks requiring deep reasoning for decision-making and problem-solving. In this work, we present Corvid, an MLLM with enhanced chain-of-thought (CoT) reasoning capabilities. Architecturally, Corvid incorporates a hybrid vision encoder for informative visual representation and a meticulously designed connector (GateMixer) to facilitate cross-modal alignment. To enhance Corvid's CoT reasoning capabilities, we introduce MCoT-Instruct-287K, a high-quality multimodal CoT instruction-following dataset, refined and standardized from diverse public reasoning sources. Leveraging this dataset, we fine-tune Corvid with a two-stage CoT-formatted training approach to progressively enhance its step-by-step reasoning abilities. Furthermore, we propose an effective inference-time scaling strategy that enables Corvid to mitigate over-reasoning and under-reasoning through self-verification. Extensive experiments demonstrate that Corvid outperforms existing o1-like MLLMs and state-of-the-art MLLMs with similar parameter scales, with notable strengths in mathematical reasoning and science problem-solving. Project page: https://mm-vl.github.io/corvid.