MLLMs人類偏好增強對齊，自然圖像和數(shù)據(jù)圖表分離；視覺感知標記，模型自主決定感知內(nèi)容
OmniAlign-V: Towards Enhanced Alignment of MLLMs with Human Preference
2025-02-25｜SJTU, Shanghai AI Lab, NJU, FDU, ZJU|??54
???http://arxiv.org/abs/2502.18411v1????
????https://huggingface.co/papers/2502.18411????
????https://github.com/PhoenixZ810/OmniAlign-V???
研究背景與意義
隨著多模態(tài)大語言模型（MLLMs）的快速發(fā)展，現(xiàn)有的研究主要集中在提升模型的基礎能力，如物體識別、OCR等，而在與人類偏好對齊方面存在顯著差距。這種對齊的缺失直接影響了多模態(tài)對話交互中的用戶體驗。本文提出的OmniAlign-V數(shù)據(jù)集，旨在通過提供高質(zhì)量、多樣化的訓練樣本，顯著提升MLLMs與人類偏好的對齊能力。此外，本文還引入了MM-AlignBench，一個專門設計用于評估MLLMs與人類價值觀對齊能力的高質(zhì)量基準。
研究方法與創(chuàng)新
OmniAlign-V數(shù)據(jù)集的核心創(chuàng)新在于其多樣化的任務設計和高質(zhì)量的數(shù)據(jù)生成流程。首先，數(shù)據(jù)集將圖像分為自然圖像和信息圖表兩大類，并為每類圖像設計了不同的任務類型，如知識問答、推理任務和創(chuàng)造性任務。其次，通過圖像篩選策略，確保所選圖像具有豐富的語義信息，從而生成更具挑戰(zhàn)性和多樣性的問答對。
在數(shù)據(jù)生成過程中，OmniAlign-V采用了多階段的生成和優(yōu)化流程。對于自然圖像，使用GPT-4生成多樣化的問答對，并通過后處理步驟進一步優(yōu)化答案的質(zhì)量。對于信息圖表，設計了專門的提示詞，確保生成的問答對能夠深入挖掘圖像中的信息。此外，OmniAlign-V還引入了指令增強的知識問答，通過將復雜指令融入問題中，進一步提升模型的對齊能力。
實驗設計與結(jié)果分析
實驗結(jié)果表明，使用OmniAlign-V進行微調(diào)的MLLMs在多個基準測試中表現(xiàn)顯著提升。特別是在MM-AlignBench和WildVision等人類偏好對齊基準上，模型的性能得到了大幅改善。此外，OmniAlign-V在保持模型基礎能力的同時，進一步提升了其在復雜問答任務中的表現(xiàn)。
通過對比實驗，OmniAlign-V在多個任務類型上的表現(xiàn)均優(yōu)于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)集。例如，在知識問答任務中，OmniAlign-V生成的問答對不僅涵蓋了廣泛的主題，還通過指令增強的方式提升了模型的指令遵循能力。在創(chuàng)造性任務中，OmniAlign-V通過多樣化的任務設計，顯著提升了模型在生成創(chuàng)意內(nèi)容方面的表現(xiàn)。
結(jié)論與展望
OmniAlign-V的引入為提升MLLMs與人類偏好的對齊能力提供了新的解決方案。通過多樣化的任務設計和高質(zhì)量的數(shù)據(jù)生成流程，OmniAlign-V顯著提升了模型在復雜問答任務中的表現(xiàn)。未來的研究可以進一步探索如何將OmniAlign-V與其他多模態(tài)數(shù)據(jù)集結(jié)合，以進一步提升模型的泛化能力和對齊效果。
此外，MM-AlignBench的引入為評估MLLMs的對齊能力提供了新的基準。通過精心設計的圖像和問題，MM-AlignBench能夠更全面地評估模型在真實世界場景中的表現(xiàn)。未來的工作可以進一步擴展MM-AlignBench的規(guī)模和多樣性，以覆蓋更多的應用場景和任務類型。
Introducing Visual Perception Token into Multimodal Large Language Model
2025-02-24｜NUS|??5
???http://arxiv.org/abs/2502.17425v1????
????https://huggingface.co/papers/2502.17425????
????https://github.com/yu-rp/VisualPerceptionToken???
研究背景與意義
在當今的多模態(tài)大語言模型（MLLM）領(lǐng)域，視覺信息的處理能力直接影響模型在空間推理、細粒度理解等任務中的表現(xiàn)。然而，現(xiàn)有的MLLM系統(tǒng)缺乏自主控制其視覺感知過程的能力，例如無法選擇性地審查圖像的特定區(qū)域或聚焦于與特定對象類別相關(guān)的信息。這種局限性導致模型在處理復雜視覺任務時，往往依賴于手動設計的流程，限制了其在實際應用中的靈活性和效率。
本文提出的“視覺感知標記”（Visual Perception Token）概念，旨在賦予MLLM一種機制，使其能夠自主控制視覺感知過程。通過設計兩種類型的視覺感知標記——區(qū)域選擇標記（Region Selection Token）和視覺重編碼標記（Vision Re-Encoding Token），MLLM可以像生成文本一樣生成這些標記，并利用它們觸發(fā)額外的視覺感知動作。這一創(chuàng)新不僅提升了模型在空間推理和細粒度理解任務中的表現(xiàn)，還為MLLM在視覺信息處理中的自主性開辟了新的研究方向。
研究方法與創(chuàng)新
本文的核心創(chuàng)新在于引入了視覺感知標記，使MLLM能夠自主控制其視覺感知過程。具體來說，區(qū)域選擇標記能夠明確識別圖像中需要進一步感知的特定區(qū)域，而視覺重編碼標記則利用其隱藏狀態(tài)作為控制信號，引導額外的視覺感知過程。這兩種標記的引入，使得MLLM在處理視覺信息時，能夠更加靈活和精準。
區(qū)域選擇標記區(qū)域選擇標記通過將圖像劃分為若干單元格，并使用這些單元格的索引來描述需要進一步感知的區(qū)域。這種方法避免了直接使用像素坐標的復雜性，簡化了模型的訓練過程。具體來說，模型生成一組區(qū)域選擇標記，指示圖像中需要裁剪的區(qū)域，然后將裁剪后的圖像重新輸入模型進行進一步處理。這種方法在處理文檔理解、OCR相關(guān)任務時尤為有效，因為它能夠直接提高圖像的分辨率，從而提升任務表現(xiàn)。
視覺重編碼標記視覺重編碼標記則通過觸發(fā)額外的視覺編碼器（如DINO或SAM模型）來重新編碼原始圖像，并將生成的視覺特征與原始視覺特征結(jié)合，輸入到MLLM中。視覺重編碼標記的隱藏狀態(tài)作為控制信號，能夠精細地控制最終輸入到語言模型的嵌入序列。這種方法在處理需要多次視覺感知的任務時，表現(xiàn)出顯著的優(yōu)勢。
訓練數(shù)據(jù)與模型架構(gòu)為了訓練MLLM使用視覺感知標記，本文構(gòu)建了一個包含829k樣本的訓練數(shù)據(jù)集，涵蓋了通用視覺問答（General VQA）、細粒度視覺問答（Fine-Grained VQA）、空間推理（Spatial Reasoning）和文本/OCR相關(guān)視覺問答（Text/OCR-Related VQA）等任務。模型架構(gòu)方面，本文在標準的MLLM基礎上，增加了額外的視覺編碼器和投影器，使得模型能夠處理視覺重編碼標記生成的額外視覺特征。
實驗設計與結(jié)果分析
本文通過一系列實驗驗證了視覺感知標記的有效性。實驗結(jié)果表明，引入視覺感知標記后，2B參數(shù)的模型在多個任務中的表現(xiàn)顯著提升，甚至超過了7B參數(shù)的基線模型。具體來說，在空間推理和細粒度視覺問答任務中，2B+VPT模型的性能分別提升了34.6%和32.7%。此外，視覺感知標記在零樣本設置下也表現(xiàn)出色，進一步證明了其泛化能力。
實驗結(jié)果在通用視覺問答任務中，2B+VPT模型的表現(xiàn)與7B模型相當，但在空間推理和細粒度視覺問答任務中，2B+VPT模型顯著優(yōu)于7B模型。例如，在CUB-200-2011數(shù)據(jù)集上，2B+VPT模型的性能提升了20.7%。此外，在處理低分辨率圖像時，2B+VPT模型的表現(xiàn)也優(yōu)于7B模型，證明了視覺感知標記在不同分辨率下的有效性。
案例分析通過具體案例的分析，本文展示了視覺感知標記在處理復雜視覺任務時的優(yōu)勢。例如，在處理文檔理解任務時，區(qū)域選擇標記能夠精確定位圖像中的小區(qū)域（如簽名、頁腳等），從而顯著提升OCR任務的準確性。在處理空間推理任務時，視覺重編碼標記能夠通過多次視覺感知，增強模型對空間關(guān)系的理解。
結(jié)論與展望
本文提出的視覺感知標記為MLLM在視覺信息處理中的自主性提供了新的解決方案。通過區(qū)域選擇標記和視覺重編碼標記，MLLM能夠更加靈活和精準地處理視覺信息，顯著提升了其在空間推理、細粒度理解等任務中的表現(xiàn)。未來的研究方向可以進一步探索視覺感知標記在其他多模態(tài)任務中的應用，以及如何通過更復雜的控制機制，進一步提升MLLM的視覺感知能力。
此外，本文的實驗結(jié)果表明，視覺感知標記在處理低分辨率圖像時也表現(xiàn)出色，這為在資源受限環(huán)境下的應用提供了新的可能性。未來的工作可以進一步優(yōu)化視覺感知標記的訓練過程，探索如何在不增加模型參數(shù)的情況下，進一步提升其性能。
總之，視覺感知標記的引入為MLLM在視覺信息處理中的自主性開辟了新的研究方向，具有廣泛的應用前景。
本文轉(zhuǎn)載自 ??AI研究前瞻??，作者： 胡耀淇
