Test-Time Warmup for Multimodal Large Language Models

📄 arXiv: 2509.10641v2 📥 PDF

作者: Nikita Rajaneesh, Thomas Zollo, Richard Zemel

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-09-12 (更新: 2025-11-06)

💡 一句话要点

提出测试时预热方法，提升多模态大语言模型在复杂推理任务上的性能。

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

关键词: 多模态大语言模型 测试时预热 弱监督学习 自适应学习 复杂推理

📋 核心要点

  1. 多模态大语言模型训练数据量不足，导致在复杂推理任务中表现不佳。
  2. 提出测试时预热方法，利用弱监督辅助任务数据，为每个测试实例自适应调整模型。
  3. 实验表明，该方法在多个数据集上显著提升了模型性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

多模态大语言模型(MLLM)在文本和图像交叉领域的高级推理方面具有巨大潜力，但尚未完全发挥。MLLM通常集成LLM、视觉编码器和一个连接器，该连接器将视觉编码器的嵌入映射到LLM的文本嵌入空间。尽管每个组件都在包含数十亿样本的海量数据集上进行了预训练，但整个多模态模型通常只在数千个(或数百万个)样本上进行训练，这可能导致在复杂推理任务上的性能较弱。为了解决这些缺点，我们提出了一种测试时预热方法，该方法通过利用来自弱监督辅助任务的数据来为每个测试实例调整MLLM，而不是依赖于用于微调的大量标记数据集。通过我们的方法，我们观察到Llama-Vision-Instruct模型在MMMU上相对性能提高了4.03%，在VQA-Rad上提高了5.28%，在GQA上提高了1.63%。我们的方法表明，推理前的“预热”可以增强MLLM在各种推理任务中的鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：多模态大语言模型（MLLM）虽然在各个模态上进行了预训练，但整体的多模态训练数据量相对较小，导致模型在处理需要复杂推理的任务时性能受限。现有的微调方法依赖于大量的标注数据，获取成本高昂，且泛化能力可能不足。

核心思路：论文的核心思路是在测试阶段，通过利用弱监督的辅助任务数据，对模型进行“预热”，使其能够更好地适应当前的测试样本。这种方法避免了对大量标注数据的依赖，并且能够提升模型的鲁棒性和泛化能力。

技术框架：该方法的核心在于测试时预热（Test-Time Warmup）。具体流程如下：对于每一个测试样本，首先利用弱监督辅助任务的数据对模型进行少量迭代的训练，这个过程称为“预热”。预热完成后，再使用原始的测试样本进行推理，得到最终的预测结果。整个过程不需要额外的标注数据，而是利用已有的弱监督信息。

关键创新：该方法的关键创新在于将测试时自适应的思想引入到多模态大语言模型中。与传统的微调方法不同，该方法不是在训练阶段对模型进行全局的调整，而是在测试阶段针对每个样本进行局部的优化。这种方法能够更好地适应不同的测试样本，并且能够提升模型的泛化能力。

关键设计：论文中并没有详细描述具体的弱监督辅助任务的选择和实现细节，这部分内容可能需要根据具体的应用场景进行调整。另外，预热的迭代次数和学习率等超参数的选择也会影响最终的性能，需要进行实验调优。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在MMMU数据集上相对提升了4.03%，在VQA-Rad数据集上相对提升了5.28%，在GQA数据集上相对提升了1.63%。这些结果表明，测试时预热方法能够有效地提升多模态大语言模型在复杂推理任务上的性能，并且具有较好的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要多模态信息融合和复杂推理的场景，例如智能问答、医学影像诊断、机器人导航等。通过测试时预热，可以提升模型在实际应用中的鲁棒性和准确性，降低对大量标注数据的依赖，具有重要的实际应用价值和潜在的商业前景。

📄 摘要（原文）

Multimodal Large Language Models (MLLMs) hold great promise for advanced reasoning at the intersection of text and images, yet they have not fully realized this potential. MLLMs typically integrate an LLM, a vision encoder, and a connector that maps the vision encoder's embeddings into the LLM's text embedding space. Although each component is pretrained on massive datasets with billions of samples, the entire multimodal model is typically trained on only thousands (or a few million) samples, which can result in weak performance on complex reasoning tasks. To address these shortcomings, instead of relying on extensive labeled datasets for fine-tuning, we propose a Test-Time Warmup method that adapts the MLLM per test instance by leveraging data from weakly supervised auxiliary tasks. With our approach, we observe a relative performance improvement of 4.03% on MMMU, 5.28% on VQA-Rad, and 1.63% on GQA on the Llama-Vision-Instruct model. Our method demonstrates that 'warming up' before inference can enhance MLLMs' robustness across diverse reasoning tasks.