Discovering Failure Modes in Vision-Language Models using RL
作者: Kanishk Jain, Qian Yang, Shravan Nayak, Parisa Kordjamshidi, Nishanth Anand, Aishwarya Agrawal
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2026-04-07
💡 一句话要点
提出基于强化学习的框架，自动发现视觉-语言模型中的失效模式。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉-语言模型 强化学习 失效模式发现 多模态学习 模型评估
📋 核心要点
- 现有方法依赖人工识别视觉-语言模型的弱点，成本高昂且易受主观偏见影响，难以全面发现模型的漏洞。
- 论文提出基于强化学习的框架，训练提问者代理自适应生成问题，诱导模型犯错，从而自动发现模型的失效模式。
- 实验表明，该框架能够识别出36种新的视觉-语言模型失效模式，并在不同的模型组合中表现出良好的泛化能力。
📝 摘要（中文）
尽管视觉-语言模型(VLMs)在多模态基准测试中表现出色，但它们常常误解人类可以轻松识别的简单视觉概念，如计数、空间推理和视角理解。以往的研究手动识别出这些弱点，并发现它们通常源于特定技能的缺陷。然而，这种手动工作成本高昂、难以扩展，并且容易受到人类偏见的影响，这常常会忽略细微的细节而偏向于显著的对象，从而导致对模型漏洞的不完全理解。为了解决这些局限性，我们提出了一种基于强化学习(RL)的框架，以在给定数据分布上自动发现任何候选VLM的失效模式或盲点，而无需人工干预。我们的框架训练一个提问者代理，该代理根据候选VLM的响应自适应地生成查询，以引出不正确的答案。随着训练的进行，我们的方法通过关注细粒度的视觉细节和不同的技能组合来增加问题的复杂性，从而识别出VLMs难以应对的36种新的失效模式。我们通过展示我们的框架在各种模型组合中的通用性来证明其广泛适用性。
🔬 方法详解
问题定义：视觉-语言模型在多模态任务上取得了显著进展，但仍然存在对简单视觉概念理解不足的问题，例如计数、空间推理等。现有方法主要依赖人工分析和标注，效率低下且容易受到人类认知偏差的影响，难以全面发现模型的潜在缺陷。因此，需要一种自动化的方法来发现视觉-语言模型的失效模式。
核心思路：论文的核心思路是利用强化学习训练一个“提问者”代理，该代理能够根据视觉-语言模型的回答情况，自适应地生成更具挑战性的问题，从而诱导模型犯错。通过分析模型在这些问题上的表现，可以有效地发现模型的弱点和失效模式。这种方法避免了人工标注的局限性，能够更全面、更高效地发现模型的潜在问题。
技术框架：整个框架包含两个主要组成部分：视觉-语言模型（VLM）和提问者代理（Questioner Agent）。VLM作为被测试的对象，接收图像和问题，并给出答案。提问者代理则负责生成问题，其目标是最大化VLM回答错误的概率。整个过程可以看作是一个对抗游戏，提问者代理不断学习如何生成更具挑战性的问题，而VLM则试图给出正确的答案。通过迭代训练，提问者代理能够有效地发现VLM的失效模式。
关键创新：该论文的关键创新在于利用强化学习自动发现视觉-语言模型的失效模式。与传统的人工标注方法相比，该方法具有更高的效率和更强的泛化能力。此外，该方法能够发现一些人工难以发现的细微缺陷，从而更全面地评估模型的性能。
关键设计：提问者代理使用循环神经网络（RNN）生成问题，并使用策略梯度算法进行训练。奖励函数的设计至关重要，论文采用了一种基于VLM回答正确与否的奖励机制，鼓励提问者代理生成能够诱导VLM犯错的问题。此外，为了提高问题的复杂性，论文还引入了一种 curriculum learning 的策略，逐渐增加问题的难度，从而更有效地发现模型的失效模式。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该框架能够自动识别出36种新的视觉-语言模型失效模式，这些失效模式涵盖了计数、空间推理、视角理解等多个方面。实验还证明了该框架在不同的模型组合中具有良好的泛化能力，表明其可以作为一种通用的视觉-语言模型评估工具。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于视觉-语言模型的评估与改进。通过自动发现模型的失效模式，可以帮助研究人员更好地理解模型的局限性，并针对性地改进模型架构和训练方法，从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。此外，该方法还可以用于开发更可靠的视觉-语言系统，例如智能助手、自动驾驶等。
📄 摘要（原文）
Vision-language Models (VLMs), despite achieving strong performance on multimodal benchmarks, often misinterpret straightforward visual concepts that humans identify effortlessly, such as counting, spatial reasoning, and viewpoint understanding. Previous studies manually identified these weaknesses and found that they often stem from deficits in specific skills. However, such manual efforts are costly, unscalable, and subject to human bias, which often overlooks subtle details in favor of salient objects, resulting in an incomplete understanding of a model's vulnerabilities. To address these limitations, we propose a Reinforcement Learning (RL)-based framework to automatically discover the failure modes or blind spots of any candidate VLM on a given data distribution without human intervention. Our framework trains a questioner agent that adaptively generates queries based on the candidate VLM's responses to elicit incorrect answers. Our approach increases question complexity by focusing on fine-grained visual details and distinct skill compositions as training progresses, consequently identifying 36 novel failure modes in which VLMs struggle. We demonstrate the broad applicability of our framework by showcasing its generalizability across various model combinations.