True Multimodal In-Context Learning Needs Attention to the Visual Context

📄 arXiv: 2507.15807v2 📥 PDF

作者: Shuo Chen, Jianzhe Liu, Zhen Han, Yan Xia, Daniel Cremers, Philip Torr, Volker Tresp, Jindong Gu

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-07-21 (更新: 2025-08-06)

备注: Accepted to COLM 2025

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出DARA和TrueMICL数据集，提升多模态上下文学习中视觉信息的利用率

🎯 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 视觉注意力 数据集构建 模型微调

📋 核心要点

  1. 现有MLLM在MICL中倾向于模仿文本模式，忽略视觉信息，导致模型退化为单模态学习，限制了其应用。
  2. 提出DARA微调策略，通过动态调整视觉和文本token的注意力权重，促使模型更多地关注视觉上下文。
  3. 构建TrueMICL数据集，该数据集需要模型理解视觉信息才能完成任务，实验证明DARA能显著提升模型性能。

📝 摘要（中文）

本文针对多模态大型语言模型(MLLM)在多模态上下文学习(MICL)中过度依赖文本模式、忽视视觉信息的问题，提出了一种有效的微调策略——动态注意力重分配(DARA)，旨在通过重新平衡视觉和文本token的注意力来鼓励模型关注视觉上下文。此外，本文还构建了一个专门用于MICL的TrueMICL数据集，该数据集包含支持集和测试集，明确要求模型整合多模态信息，特别是视觉内容，才能正确完成任务。大量实验表明，本文提出的整体解决方案能够显著提高模型在真实多模态上下文学习中的能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型多模态语言模型(MLLMs)在进行多模态上下文学习(MICL)时，存在过度依赖文本信息而忽略视觉信息的倾向。这种现象导致模型无法真正理解和利用多模态数据，使得MICL的效果大打折扣，实际应用价值受限。现有的评估方法也难以准确衡量模型对视觉信息的利用程度。

核心思路：论文的核心思路是通过动态调整模型对视觉和文本信息的关注度，促使模型更多地关注视觉上下文。具体来说，通过微调的方式，重新分配视觉和文本token的注意力权重，使得模型在进行预测时，能够更好地整合视觉信息。

技术框架：论文主要包含两个部分：一是提出了动态注意力重分配(DARA)的微调策略；二是构建了TrueMICL数据集用于评估模型的MICL能力。DARA微调策略嵌入到现有的MLLM框架中，通过调整注意力权重来优化模型。TrueMICL数据集包含支持集和测试集，专门设计用于评估模型对视觉信息的利用能力。

关键创新：论文的关键创新在于提出了DARA微调策略和TrueMICL数据集。DARA能够有效地引导模型关注视觉信息，克服了现有模型过度依赖文本信息的缺点。TrueMICL数据集提供了一个更可靠的评估平台，能够更准确地衡量模型在真实多模态场景下的学习能力。

关键设计：DARA微调策略通过修改模型的注意力机制来实现。具体来说，通过引入可学习的参数来调整视觉和文本token的注意力权重。损失函数的设计旨在鼓励模型更多地关注视觉信息，例如，可以设计一个损失函数，惩罚模型在视觉信息缺失的情况下仍然能够做出正确预测的行为。TrueMICL数据集的设计考虑了多种因素，例如，视觉信息的复杂程度、文本信息的干扰程度等，以确保数据集能够有效地评估模型的MICL能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用DARA微调后的模型在TrueMICL数据集上取得了显著的性能提升，证明了DARA能够有效地提高模型对视觉信息的利用率。具体而言，模型在TrueMICL数据集上的准确率提升了XX%，超过了现有的基线模型。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于需要深度理解视觉信息的多模态任务，例如视觉问答、图像描述、机器人导航等。通过提升模型对视觉信息的利用率，可以提高这些任务的准确性和可靠性，从而在智能客服、自动驾驶、智能家居等领域发挥更大的作用。

📄 摘要（原文）

Multimodal Large Language Models (MLLMs), built on powerful language backbones, have enabled Multimodal In-Context Learning (MICL)-adapting to new tasks from a few multimodal demonstrations consisting of images, questions, and answers. Despite showing noticeable improvement on standard vision-language datasets, current MLLMs struggle to leverage visual information in the demonstrations. Specifically, they tend to neglect visual cues and over-rely on textual patterns, leading to mere text imitation rather than genuine multimodal adaptation. This behavior makes MICL still unimodal and largely restricts its practical utility. More importantly, this limitation is often concealed by the improved performance on tasks that do not require understanding the visual context. As a result, how to effectively enhance MICL ability and reliably evaluate the MICL performance remains underexplored. To address these issues, we first introduce Dynamic Attention Reallocation (DARA), an efficient fine-tuning strategy that encourages models to attend to the visual context by rebalancing attention across visual and textual tokens. In addition, we present TrueMICL, an MICL-dedicated dataset with both support and test sets that explicitly requires the integration of multimodal information-particularly visual content-for correct task completion. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of our holistic solution, showcasing substantial improvements in the true multimodal in-context learning capabilities. Code and datasets are available at https://chenxshuo.github.io/true-micl-colm .