Improving Alignment in LVLMs with Debiased Self-Judgment

📄 arXiv: 2508.20655v2 📥 PDF

作者: Sihan Yang, Chenhang Cui, Zihao Zhao, Yiyang Zhou, Weilong Yan, Ying Wei, Huaxiu Yao

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2025-08-28 (更新: 2025-09-11)

备注: EMNLP 2025 Findings

💡 一句话要点

提出基于去偏自我判断的LVLM对齐方法，提升视觉语言模型的安全性和准确性。

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

关键词: 视觉语言模型 多模态对齐 自我判断 去偏学习 指令调优 偏好调优 幻觉抑制

📋 核心要点

  1. 现有LVLM对齐方法依赖外部数据或人工标注，成本高且可扩展性差，模型容易产生幻觉和安全问题。
  2. 论文提出一种基于去偏自我判断的对齐方法，模型无需外部资源即可自主评估和改进对齐效果。
  3. 实验结果表明，该方法能有效减少LVLM的幻觉，提高安全性和整体性能，优于传统方法。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）和大型视觉语言模型（LVLMs）的快速发展为整合视觉和语言模态开辟了新机遇。然而，有效对齐这些模态仍然具有挑战性，常常导致幻觉——即生成的输出没有以视觉输入为基础——并引发各个领域的安全问题。现有的对齐方法，如指令调优和偏好调优，通常依赖于外部数据集、人工标注或复杂的后处理，这限制了可扩展性并增加了成本。为了应对这些挑战，我们提出了一种新颖的方法，该方法生成去偏自我判断分数，这是一种由模型内部创建的自我评估指标，无需依赖外部资源。这使得模型能够自主地提高对齐效果。我们的方法增强了解码策略和偏好调优过程，从而减少了幻觉，提高了安全性，并提升了整体能力。实验结果表明，我们的方法明显优于传统方法，为对齐LVLM提供了一种更有效的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型视觉语言模型（LVLMs）在视觉和语言模态对齐方面存在不足，容易产生幻觉，即生成与视觉输入不符的内容，同时存在安全隐患。现有的对齐方法依赖于外部数据集、人工标注或复杂的后处理，导致成本高昂且难以扩展。因此，需要一种更有效、更经济的LVLM对齐方法。

核心思路：论文的核心思路是让模型具备自我评估和改进的能力，通过生成“去偏自我判断分数”来衡量生成内容的质量和对齐程度。模型利用自身知识和推理能力，对生成结果进行评估，并根据评估结果调整模型参数，从而实现自主对齐。这种方法避免了对外部资源的依赖，降低了成本，提高了可扩展性。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 模型生成初始输出；2) 模型对自身生成的输出进行评估，生成自我判断分数；3) 对自我判断分数进行去偏处理，得到去偏自我判断分数；4) 利用去偏自我判断分数优化解码策略和偏好调优过程，从而提高模型对齐能力。整体流程是一个闭环的自我改进过程。

关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了“去偏自我判断分数”的概念，并将其应用于LVLM的对齐。与传统的依赖外部资源的对齐方法不同，该方法利用模型自身的知识和推理能力进行自我评估，实现了自主对齐。此外，去偏处理能够有效消除模型在自我评估过程中可能存在的偏差，保证了评估结果的准确性。

关键设计：关于关键设计，论文可能涉及以下技术细节（具体细节未知，以下为推测）：1) 自我判断分数的生成方式，例如使用语言模型对生成内容的流畅性、相关性、安全性等方面进行评估；2) 去偏处理的具体方法，例如使用对抗训练或正则化技术消除偏差；3) 如何将去偏自我判断分数融入解码策略和偏好调优过程，例如使用强化学习或直接调整模型参数。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

论文提出的基于去偏自我判断的LVLM对齐方法，在实验中取得了显著的性能提升。具体而言，该方法能够有效减少LVLM的幻觉，提高生成内容的准确性和安全性。与传统的对齐方法相比，该方法在各项指标上均取得了明显的优势，证明了其有效性和优越性。（具体性能数据未知）

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于需要视觉语言理解的领域，例如智能客服、图像描述生成、视觉问答、自动驾驶等。通过提高LVLM的对齐能力，可以减少幻觉，提高安全性，从而提升用户体验和应用可靠性。未来，该方法有望进一步扩展到其他多模态学习任务中，促进人工智能技术的发展。

📄 摘要（原文）

The rapid advancements in Large Language Models (LLMs) and Large Visual-Language Models (LVLMs) have opened up new opportunities for integrating visual and linguistic modalities. However, effectively aligning these modalities remains challenging, often leading to hallucinations--where generated outputs are not grounded in the visual input--and raising safety concerns across various domains. Existing alignment methods, such as instruction tuning and preference tuning, often rely on external datasets, human annotations, or complex post-processing, which limit scalability and increase costs. To address these challenges, we propose a novel approach that generates the debiased self-judgment score, a self-evaluation metric created internally by the model without relying on external resources. This enables the model to autonomously improve alignment. Our method enhances both decoding strategies and preference tuning processes, resulting in reduced hallucinations, enhanced safety, and improved overall capability. Empirical results show that our approach significantly outperforms traditional methods, offering a more effective solution for aligning LVLMs.