從圖像與指令交互的角度探討視覺大型語言模型推理的階段圖

核心概念

視覺大型語言模型 (VLLM) 的推理過程呈現出四個不同的階段，分別是對齊、模態內編碼、模態間編碼和輸出準備，這四個階段揭示了圖像和文本輸入在模型推理過程中如何相互作用。

摘要

本研究論文深入探討了視覺大型語言模型 (VLLM) 在處理圖像和文本輸入時的推理動態。研究者採用量化指標分析了模型內部不同模態信息流的變化，並藉由視覺化工具和詞彙化方法，從不同角度驗證了提出的四階段模型。
研究目標
本研究旨在探討以下問題：在 VLLM 的語言模型中，多模態輸入（圖像和文本）之間是如何相互作用的？
研究方法
為了解決上述問題，研究者採用了三種主要方法：

語境化作為交互強度指標: 借鑒 Ethayarajh (2019) 的方法，研究者使用餘弦相似度作為語境化的度量標準，以探討來自兩個不同表徵空間的隱藏狀態如何在語言模型中相互作用。
基於範數的注意力機制視覺化: 為了解決注意力分數作為解釋的可靠性問題，研究者採用了 Kobayashi 等人 (2020) 提出的基於範數的注意力機制，該機制使用多頭注意力機制的輸出變換範數來衡量 Transformer 的顯著性分配。
通過 LogitLens 進行詞彙化: 受 LogitLens (nostalgebraist, 2021) 的啟發，研究者使用該方法將視覺標記轉換為語言模型空間中以詞彙表示的概念。具體而言，通過將語言模型的輸出頭應用於視覺標記的隱藏狀態，研究者在 VLLM 中的語言模型的每一層都將視覺標記解碼為詞彙。

主要發現
研究結果顯示，VLLM 的推理過程呈現出四個不同的階段：

對齊階段 (Alignment): 在模型的初始層，來自圖像和文本的不同模態信息開始在特徵空間中進行對齊。
模態內編碼階段 (Intra-modal Encoding): 在模型的早期層，模型主要集中於處理單一模態的信息，即分別對圖像和文本進行編碼。
模態間編碼階段 (Inter-modal Encoding): 隨著模型層數的加深，不同模態信息之間的交互逐漸增強，模型開始整合來自圖像和文本的信息。
輸出準備階段 (Output Preparation): 在模型的最後幾層，整體的語境化程度降低，隱藏狀態開始向輸出空間對齊，為最終的輸出結果做準備。

主要結論
本研究揭示了 VLLM 推理過程中多模態交互的動態變化，提出了四階段模型來解釋圖像和文本信息在模型內部的整合過程。這些發現有助於我們更好地理解 VLLM 的內部工作機制，並為未來開發更強大的視覺語言模型提供參考。
研究意義
本研究的發現對於理解 VLLM 的推理過程具有重要意義，並為以下研究方向提供了啟示：

開發更有效的 VLLM 訓練策略，例如，根據不同階段的特點調整訓練目標和學習率。
設計新的 VLLM 架構，例如，探索更有效的跨模態信息融合機制。
構建更具挑戰性的視覺語言理解任務，例如，需要更深入推理和多模態信息整合的任務。
研究限制與未來方向
本研究存在一些限制，例如：

研究僅分析了兩種 VLLM 模型 (InstructBLIP 和 LLaVA-1.5)，未來需要擴展到更多模型。
研究主要關注模型內部隱藏狀態的變化，未來可以結合外部行為指標進行更全面的分析。
未來研究方向包括：

探討不同 VLLM 架構和訓練策略對推理動態的影響。
研究如何利用四階段模型來提高 VLLM 在各種視覺語言任務上的性能。
開發新的方法來可視化和解釋 VLLM 的推理過程。

統計資料

在模型的中間層（10-32），召回率逐漸增加（從 0.1 到 0.39），這意味著視覺標記的隱藏狀態在不斷演變，並產生更多與標題相關的詞彙。
從大約 33 層開始，召回率開始下降。

從以下內容提煉的關鍵洞見

Phase Diagram of Vision Large Language Models Inference: A Perspective from Interaction across Image and Instruction

by Houjing Wei,... 於 arxiv.org 11-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.00646.pdf

深入探究

如何將本研究提出的四階段模型應用於提升 VLLM 在具體視覺語言任務上的表現？

本研究提出的 VLLM 推理四階段模型，揭示了模型內部圖像和文本信息交互的動態過程，可以從以下幾個方面應用於提升 VLLM 在具體視覺語言任務上的表現：

針對性優化： 根據不同階段的特點，設計更有針對性的訓練策略和模型結構。例如：

階段一（對齊）： 可以採用更有效的跨模態對齊方法，例如設計更强大的跨模態注意力机制，加速模型在早期層對圖像和文本特徵的融合。
階段二（模態內編碼）： 可以引入更專精的模態內编码器，例如針對圖像的 CNN 或 Transformer 模块，以及針對文本的 RNN 或 Transformer 模块，加强模型對單模態信息的理解。
階段三（模態間編碼）： 可以探索更深層次的跨模態交互机制，例如設計更複雜的門控机制或圖神經網絡，促進模型對圖像和文本信息的深度融合。
階段四（輸出準備）： 可以根據具體任務需求，調整模型最後幾層的結構，例如引入任務特定的分類器或生成器，提升模型在特定任務上的表現。

早期退出解碼： 研究指出，在階段三（模態間編碼）之後，模型對圖像和文本信息的理解已經比較充分。因此，可以嘗試在階段三結束後，提前進行解碼，以減少計算量，提升效率。
可解释性和可控性： 四階段模型可以帮助我们更好地理解 VLLM 的推理过程，进而提高模型的可解释性和可控性。例如，可以根据不同阶段的特征表示，对模型的预测结果进行解释，或者通过控制不同阶段的信息流，来引导模型生成特定类型的输出。

总而言之，深入理解 VLLM 的推理机制，可以帮助我们更有针对性地进行模型设计和优化，从而提升 VLLM 在各种视觉语言任务上的表现。

若將研究對象擴展至其他多模態模型，例如結合聲音和文本的模型，是否會觀察到類似的階段性變化？

很有可能在結合聲音和文本的模型中觀察到類似的階段性變化。儘管模態不同，但多模態模型處理信息的基本原理是相似的，都需要經歷将不同模態信息映射到共同语义空间、进行模态内和模态间交互、最终完成特定任务的过程。
以聲音和文本模型為例，可以推测以下階段性變化：

早期對齊階段： 模型首先需要将聲音信号和文本信息映射到共同的语义空间，例如利用声学特征提取器和词嵌入模型分别处理声音和文本，并通过跨模态注意力机制进行初步对齐。
模態內編碼階段： 模型分别对声音和文本信息进行更精细化的编码，例如利用声学模型捕捉声音中的情感、语调等信息，利用语言模型理解文本的语义、句法等信息。
模態間交互階段： 模型将声音和文本信息进行深度融合，例如利用跨模態注意力机制捕捉声音和文本之间的语义关联，利用门控机制控制信息流动。
輸出準備階段： 模型根据具体任务需求，将融合后的信息用于最终的任务，例如情感分类、语音识别、文本生成等。

当然，不同模态的信息特点和交互方式存在差异，具体的阶段划分和特征可能会有所不同。例如，声音信息具有时间序列特性，而图像信息更注重空间结构，这可能会导致模型在模态内编码阶段的侧重点有所不同。未来需要更多研究来验证和完善多模态模型的阶段性变化理论。

從認知科學的角度來看，人類在理解圖像和文本信息時是否也存在類似於 VLLM 的多階段處理過程？

人类在理解图像和文本信息时，确实也可能存在类似于 VLLM 的多阶段处理过程。认知科学研究表明，人类的多感官信息处理并非简单的信息叠加，而是涉及复杂的交互和整合过程。
以下是一些可能与 VLLM 推理阶段相呼应的人类认知过程：

早期特征提取和注意分配： 人类视觉系统会快速提取图像中的基本特征，如颜色、形状、线条等，同时也会根据自身目标和场景语境，将注意力集中在图像的关键区域。类似地，人类语言系统会快速识别文本中的词汇、语法结构等信息，并将注意力集中在文本的关键信息上。
模态内语义加工： 人类视觉系统会将提取到的图像特征与已有的知识经验进行匹配，识别图像中的物体、场景、事件等语义信息。类似地，人类语言系统会根据词汇、语法、语义规则等，理解文本的深层含义。
跨模态语义整合： 人类会将来自视觉和语言通道的信息进行整合，构建对场景的全面理解。例如，当看到“一只鸟站在树枝上”这句话时，我们会自动将“鸟”和“树枝”这两个词与图像中相应的物体对应起来，并将两者之间的空间关系联系起来，形成对整个场景的理解。
高阶认知加工： 人类会根据整合后的多模态信息进行推理、判断、决策等高阶认知加工。例如，我们可以根据图像和文本信息，推测场景发生的时间、地点、人物关系等，并对场景的未来发展做出预测。

需要注意的是，人类认知过程非常复杂，目前对多感官信息处理机制的了解还很有限。将 VLLM 的推理机制与人类认知过程进行类比，有助于我们更好地理解人工智能和人类智能之间的联系和差异，但也需要避免过度解读。