Prompt the Unseen: Evaluating Visual-Language Alignment Beyond Supervision

📄 arXiv: 2509.00700v2 📥 PDF

作者: Raehyuk Jung, Seungjun Yu, Hyunjung Shim

分类: cs.CV

发布日期: 2025-08-31 (更新: 2025-09-09)

备注: Link to publicly available codes is added

💡 一句话要点

提出新基准以评估视觉语言模型的投影层泛化能力

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

关键词: 视觉语言模型 投影层 泛化能力 多模态学习 机制可解释性

📋 核心要点

  1. 现有视觉语言模型在未见视觉概念上的泛化能力缺乏系统评估，限制了其应用范围。
  2. 本文提出了一种新的基准，通过调整目标检测数据集的格式，评估投影层的泛化能力。
  3. 实验结果显示，投影层在未见类别上保持79%至88%的性能，表明其具备良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

视觉语言模型（VLMs）通过对齐训练结合视觉编码器和大型语言模型（LLM），在多模态任务上表现出色。然而，投影层在未见视觉概念上的泛化能力尚未得到系统评估。为此，本文提出了一种评估投影层泛化的新基准，利用丰富细粒度注释的目标检测数据集，设计了训练/测试分割以实现已见与未见概念的精确控制。实验结果表明，投影层在未见类别上的性能保持在79%至88%之间，显示出即使在没有明确对齐监督的情况下，仍具备非平凡的泛化能力。通过机制可解释性分析，发现投影层中的前馈网络在处理已见和未见标记时表现相似，提出了新的评估框架并强调了在有限对齐数据下高效训练VLM的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视觉语言模型中投影层对未见视觉概念的泛化能力评估不足的问题。现有方法未能系统性地检验投影层在未见概念上的表现，限制了模型的实际应用。

核心思路：论文提出了一种新的评估基准，通过将目标检测数据集转化为提示格式，并设计训练/测试分割以实现已见与未见概念的分离，从而系统性地评估投影层的泛化能力。

技术框架：整体架构包括视觉编码器、投影层和大型语言模型。通过对目标检测数据集进行格式调整，构建了包含已见和未见类别的训练和测试集，确保了评估的准确性。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了一种新的评估框架，能够在没有明确对齐监督的情况下，评估投影层的泛化能力，这与现有方法的评估方式有本质区别。

关键设计：在实验中，采用了细粒度注释的目标检测数据集，并设计了不同的训练/测试分割策略，以确保已见和未见类别的有效分离。投影层的前馈网络被设计为类似于键值存储，能够有效处理已见和未见标记。

📊 实验亮点

实验结果表明，投影层在未见类别上的性能保持在79%至88%之间，显示出良好的泛化能力。这一发现表明，即使在缺乏明确对齐监督的情况下，模型仍能有效处理未见概念，具有重要的应用潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括多模态学习、计算机视觉与自然语言处理的结合等。通过提高视觉语言模型在未见概念上的泛化能力，可以在实际应用中实现更高效的模型训练，尤其是在数据稀缺的情况下，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Vision-Language Models (VLMs) combine a vision encoder and a large language model (LLM) through alignment training, showing strong performance on multimodal tasks. A central component in this architecture is the projection layer, which maps visual features into the LLM's embedding space. Despite its importance, its ability to generalize to unseen visual concepts has not been systematically evaluated. To address this, we propose a benchmark for evaluating projection-layer generalization. We adapt object detection datasets (rich in fine-grained annotations) into a prompting format and design train/test splits with disjoint label sets, enabling precise control over seen and unseen concept separation. Experimental results show that the projection layer retains about 79 to 88 percent of the performance on unseen classes compared to seen ones across various settings, suggesting a non-trivial level of generalization even without explicit alignment supervision on those concepts. We further analyze this behavior through a mechanistic interpretability lens. Our findings indicate that the feed-forward network in the projection layer functions like a key-value memory, processing seen and unseen tokens in similar ways. This study introduces a new evaluation framework for alignment generalization and highlights the potential for efficient VLM training with limited aligned data.