How Multimodal LLMs Solve Image Tasks: A Lens on Visual Grounding, Task Reasoning, and Answer Decoding

📄 arXiv: 2508.20279v1 📥 PDF

作者: Zhuoran Yu, Yong Jae Lee

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-08-27

备注: Accepted by COLM 2025

💡 一句话要点

提出多模态LLM分析框架以揭示视觉任务处理机制

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

关键词: 多模态大型语言模型 视觉任务 层级分析 视觉定位 语义推理 模型无关分析 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的多模态大型语言模型在处理视觉和文本输入时，其内部处理机制尚不清晰，缺乏系统分析。
  2. 本文提出了一种探测框架，通过训练线性分类器分析不同层次的视觉和文本输入处理，揭示层的功能角色。
  3. 实验结果表明，MLLMs的层级结构在视觉定位、词汇整合和语义推理等方面具有一致性，且不同架构下层分配存在显著变化。

📝 摘要（中文）

多模态大型语言模型（MLLMs）在视觉语言任务中表现出色，但其内部处理动态尚未深入探讨。本文提出了一种探测框架，系统分析MLLMs如何在不同层次处理视觉和文本输入。通过训练线性分类器预测细粒度视觉类别，结合三种受控提示变体，揭示不同层的功能角色。研究发现，早期层进行视觉定位，中间层支持词汇整合和语义推理，最后层准备任务特定输出。尽管整体结构在不同条件下保持稳定，特定层的分配随基础LLM架构变化显著。此研究为MLLMs的层级组织提供了统一视角，并提出了一种轻量级、模型无关的多模态表示动态分析方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态大型语言模型在视觉任务处理中的内部机制不明确的问题，现有方法缺乏对层级处理动态的系统分析。

核心思路：通过引入探测框架，利用线性分类器从不同层提取的token嵌入中预测细粒度视觉类别，分析各层的功能角色。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：视觉输入处理、文本输入处理和层级分析。通过标准化的锚点问题，结合三种受控提示变体，系统评估不同层的表现。

关键创新：本研究的创新点在于提出了一种轻量级、模型无关的分析方法，能够揭示多模态LLMs的层级组织结构，与现有方法相比，提供了更深入的理解。

关键设计：在实验中，使用了线性分类器进行细粒度分类，设计了三种提示变体（词汇变体、语义否定变体和输出格式变体），以测试不同层对输入变化的敏感性。

📊 实验亮点

实验结果显示，MLLMs在不同层次的处理机制具有一致性，早期层专注于视觉定位，中间层进行语义推理，最终层生成任务特定输出。尽管整体结构稳定，特定层的功能分配在不同模型架构中存在显著差异。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括计算机视觉、自然语言处理和人机交互等。通过深入理解多模态LLMs的处理机制，可以优化模型设计，提高视觉任务的性能，推动智能系统的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Multimodal Large Language Models (MLLMs) have demonstrated strong performance across a wide range of vision-language tasks, yet their internal processing dynamics remain underexplored. In this work, we introduce a probing framework to systematically analyze how MLLMs process visual and textual inputs across layers. We train linear classifiers to predict fine-grained visual categories (e.g., dog breeds) from token embeddings extracted at each layer, using a standardized anchor question. To uncover the functional roles of different layers, we evaluate these probes under three types of controlled prompt variations: (1) lexical variants that test sensitivity to surface-level changes, (2) semantic negation variants that flip the expected answer by modifying the visual concept in the prompt, and (3) output format variants that preserve reasoning but alter the answer format. Applying our framework to LLaVA-1.5, LLaVA-Next-LLaMA-3, and Qwen2-VL, we identify a consistent stage-wise structure in which early layers perform visual grounding, middle layers support lexical integration and semantic reasoning, and final layers prepare task-specific outputs. We further show that while the overall stage-wise structure remains stable across variations in visual tokenization, instruction tuning data, and pretraining corpus, the specific layer allocation to each stage shifts notably with changes in the base LLM architecture. Our findings provide a unified perspective on the layer-wise organization of MLLMs and offer a lightweight, model-agnostic approach for analyzing multimodal representation dynamics.