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基於模態公平偏好優化的可靠多模態大型語言模型對齊


核心概念
針對直接偏好優化 (DPO) 在多模態大型語言模型 (MLLM) 中傾向於文本信息而導致視覺幻覺的問題,本文提出了一種模態公平偏好優化 (MFPO) 方法,通過構建圖像偏好數據和多階段對齊策略,平衡文本和圖像模態的偏好優化,從而提高模型的可靠性。
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論文資訊 標題:基於模態公平偏好優化的可靠多模態大型語言模型對齊 作者:Songtao Jiang, Yan Zhang, Ruizhe Chen, Yeying Jin, Zuozhu Liu 機構:浙江大學,新加坡國立大學 研究目標 本研究旨在解決直接偏好優化 (DPO) 在多模態大型語言模型 (MLLM) 中存在的文本信息偏好問題,該問題會導致模型產生視覺幻覺,並影響其可靠性。 方法 為了實現文本和圖像模態之間的平衡優化,本研究提出了一種模態公平偏好優化 (MFPO) 方法。該方法主要包含以下步驟: 圖像偏好數據生成: 關鍵視覺區域選擇: 利用多部圖從文本偏好數據中提取關鍵詞,並使用改進的 Segment Anything Model (SAM) 將關鍵詞映射到相應的圖像區域。 重要性評分: 使用基於 PageRank 的算法對關鍵詞進行排序,選擇最相關的區域。 區域映射和擾動: 對選定的區域應用擴散噪聲進行擾動,生成拒絕圖像數據。 MFPO 訓練過程: 文本偏好對齊: 使用 DPO 策略目標進行文本偏好優化。 圖像偏好對齊: 使用原始圖像和擾動圖像進行圖像偏好優化。 邊緣損失: 引入邊緣損失以提高訓練穩定性。 易到難迭代對齊: 熵計算: 使用語義熵估計模型響應的不確定性。 按難度排序: 根據熵值將訓練數據集分為簡單、中等和困難三個級別。 迭代對齊: 從簡單樣本到困難樣本逐步訓練模型,以提高訓練效率和穩定性。 主要發現 實驗結果表明,MFPO 方法可以有效減少視覺幻覺,並提高模型在多個基準測試中的性能,包括 Object HalBench 和 AMBER。 主要結論 MFPO 方法通過平衡文本和圖像模態的偏好優化,有效提高了 MLLM 的可靠性。研究結果強調了模態平衡在多模態任務中的重要性,確保模型能夠有效利用視覺和文本信息。 局限性 本研究尚未在更大規模的模型上進行測試。 目前用於評估模型可靠性的數據集仍然有限。
統計資料
在 Object HalBench 基準測試中,MFPO 方法在 7B 模型上實現了最先進的性能,CHAIRi 得分為 5.1,比現有方法提高了近 40%。 在 AMBER 數據集上,MFPO 方法也實現了最先進的性能,幻覺率比先前的方法降低了 20% 以上。 使用多部圖從原始文本偏好數據中提取關鍵視覺關鍵詞的準確率為 81%。

從以下內容提煉的關鍵洞見

by Songtao Jian... arxiv.org 10-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.15334.pdf
Modality-Fair Preference Optimization for Trustworthy MLLM Alignment

深入探究

如何將 MFPO 方法應用於其他多模態任務,例如圖像描述生成和視頻問答?

MFPO 的核心思想是平衡多模態任務中不同模態之間的偏好優化。這種思想可以應用於其他多模態任務,例如圖像描述生成和視頻問答。 圖像描述生成: 圖像偏好數據生成: 可以通過對圖像進行區域遮擋或添加噪聲等方式生成多個候選圖像,並利用預訓練的 MLLM 或圖像描述模型對這些候選圖像生成描述,並根據描述的準確性和流暢度等指標進行排序,選取最優和最差的描述作為偏好數據。 文本偏好數據生成: 可以利用現有的圖像描述數據集,通過對描述進行改寫或替換等方式生成多個候選描述,並利用預訓練的 MLLM 或人工標註的方式對這些候選描述進行排序,選取最優和最差的描述作為偏好數據。 聯合優化: 在訓練過程中,可以將圖像偏好損失和文本偏好損失結合起來,共同優化 MLLM 的參數,使其能夠生成更準確、更流暢的圖像描述。 視頻問答: 視頻偏好數據生成: 可以通過對視頻進行片段截取、幀率調整或添加特效等方式生成多個候選視頻,並利用預訓練的 MLLM 或視頻問答模型對這些候選視頻進行問答,並根據答案的準確性和完整性等指標進行排序,選取最優和最差的答案作為偏好數據。 文本偏好數據生成: 可以利用現有的視頻問答數據集,通過對問題或答案進行改寫或替換等方式生成多個候選問題或答案,並利用預訓練的 MLLM 或人工標註的方式對這些候選問題或答案進行排序,選取最優和最差的問題或答案作為偏好數據。 聯合優化: 在訓練過程中,可以將視頻偏好損失和文本偏好損失結合起來,共同優化 MLLM 的參數,使其能夠更準確、更完整地回答視頻相關的問題。 需要注意的是,不同的多模態任務需要根據具體情況設計不同的偏好數據生成和損失函數設計方案。

如果訓練數據集中存在嚴重的模態偏差,MFPO 方法是否仍然有效?

如果訓練數據集中存在嚴重的模態偏差,MFPO 方法的效果可能會受到影響。這是因為 MFPO 的核心思想是平衡不同模態之間的偏好優化,如果數據集中本身就存在嚴重的模態偏差,那麼即使模型能夠平衡不同模態之間的偏好,也可能會放大數據集中的偏差,導致模型的泛化能力下降。 例如,如果訓練數據集中大部分圖像都包含特定類型的物體,而文本描述也主要集中在描述這些物體,那麼即使 MFPO 方法能夠平衡圖像和文本之間的偏好,模型也可能會過於關注這些特定類型的物體,而忽略其他類型的物體,導致模型在處理其他類型的圖像時表現不佳。 為了減輕數據集偏差對 MFPO 方法的影響,可以考慮以下幾個方面: 數據增強: 可以通過數據增強的方式擴充數據集,增加數據的多樣性,例如對圖像進行旋轉、缩放、裁剪等操作,或對文本描述進行同義詞替換、語法改寫等操作。 偏差校正: 可以利用一些偏差校正技術來減輕數據集偏差的影響,例如在訓練過程中對不同模態的數據進行加權,或在損失函數中加入正則化項來限制模型對特定模態的依賴。 多任務學習: 可以將多個相關的多模態任務結合起來進行訓練,例如將圖像描述生成和視頻問答結合起來,利用不同任務之間的互補性來提升模型的泛化能力。

如何設計更有效的評估指標來衡量 MLLM 的可靠性和可信度?

評估 MLLM 的可靠性和可信度是一個重要的研究方向,現有的評估指標主要集中在以下幾個方面: 準確性: 衡量 MLLM 在特定任務上的表現,例如圖像描述生成任務中的 BLEU、METEOR 等指標,或視頻問答任務中的 Accuracy、F1-score 等指標。 一致性: 衡量 MLLM 生成的文本是否與輸入的圖像或視頻內容一致,例如 VQA-HAT、VQACP 等數據集中的指標。 魯棒性: 衡量 MLLM 在面對噪聲、干扰或攻擊時的表現,例如 ImageNet-C、VQAv2 adversarial test set 等數據集中的指標。 公平性: 衡量 MLLM 是否對不同的群體或個體表現出偏見,例如 Equity Evaluation Corpus、StereoSet 等數據集中的指標。 然而,現有的評估指標仍然存在一些不足,例如: 過於依赖人工标注: 许多指标需要人工标注,成本高昂且难以扩展。 难以全面反映模型的能力: 单一指标难以全面反映模型的可靠性和可信度。 缺乏对模型推理过程的解释: 大部分指标只关注最终结果,而忽略了模型的推理过程。 为了更有效地衡量 MLLM 的可靠性和可信度,可以考虑以下几个方向: 开发自动化评估指标: 利用语言模型或其他机器学习模型来自动评估 MLLM 的输出,例如利用预训练的语言模型来评估文本的流利度和连贯性,或利用图像识别模型来评估图像描述的准确性。 构建更全面的评估体系: 结合多个指标来评估 MLLM 的不同方面,例如将准确性、一致性、鲁棒性和公平性等指标结合起来,构建一个更全面的评估体系。 探索可解释的评估方法: 开发能够解释模型推理过程的评估方法,例如利用注意力机制或其他可视化技术来分析模型在生成文本时关注的图像或视频区域,或利用因果推断技术来分析不同模态信息对模型预测结果的影响。 总而言之,设计更有效的评估指标来衡量 MLLM 的可靠性和可信度是一个具有挑战性但至关重要的研究方向,需要学术界和工业界的共同努力。
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