要点总结 #
多模态大语言模型（LLMs）在视觉问答（VQA）等任务中表现出色，但其对提示内容的理解能力尚未得到充分研究。本文通过设计一个提示探测框架，系统地研究了多模态LLMs在视觉、文本和额外知识提示下的表现。实验表明，现有的多模态LLMs更多是简单地拟合训练数据分布，而非真正理解输入内容。特别是在视觉提示方面，模型对关键区域的依赖较强，但对噪声和干扰的抵抗能力较弱。
本文提出了一个统一的提示探测框架，通过设计视觉、文本和额外知识提示的变化策略，揭示了多模态LLMs在理解提示内容时的局限性。实验结果表明，模型在视觉提示上存在冗余，且对文本提示中的关键对象名词更为敏感。此外，模型对额外知识提示的利用能力因模型而异，部分模型在少量样本训练后能够更好地适应额外提示。这些发现为未来多模态LLMs的改进提供了重要见解。
关键要点 #
论文重要性 #
本研究揭示了多模态LLMs在提示理解上的局限性，特别是在视觉和文本提示上的偏差。这些发现不仅有助于改进现有模型的设计，还为未来的多模态LLMs研究提供了新的方向。随着多模态任务的广泛应用，理解模型的局限性对于提升其在实际应用中的可靠性和性能至关重要。未来的研究可以进一步探索如何通过更有效的提示设计来增强模型的多模态理解能力。
图表分析 #
Prompt Probing Framework #
🔼 该图展示了一个用于多模态大型语言模型（LLMs）的提示探测框架。此框架旨在通过操纵视觉、文本和额外知识提示来研究模型如何理解和处理输入。该图分为三个主要部分，分别对应视觉提示探测、文本提示探测和额外知识提示探测。在视觉提示探测部分，展示了原始图像（V-origin）以及经过不同处理后的图像，包括随机遮蔽部分区域（V-R）、遮蔽不重要区域（V-UB）和使用噪声替换遮蔽区域（V-UN），并提出了一个问题：“这是什么运动？”。文本提示探测部分，则展示了原始问题（T-origin）以及经过词序打乱或词汇替换后的问题，包括问题词序打乱（TO-q）、问题内容词序打乱（TO-qc）和名词遮蔽（Tm-noun）、形容词遮蔽（Tm-adj）和动词遮蔽（Tm-verb），并提供了相应的示例问题。最后，额外知识提示探测部分，展示了一个关于船的示例图，以及原始问题、额外标题提示（E-cap）、名词性标题提示（E-cap_n）、形容词性标题提示（E-cap_a）和动词性标题提示（E-cap_v）。此外，还展示了加入噪声提示（E-noise）的情况，并标注了原始tokens及其数量。整个框架旨在通过系统性的输入变化来探究多模态LLMs在理解不同提示时的局限性，从而为未来改进这些模型提供洞见。该框架的核心思想在于通过改变模型的输入，观察输出的变化，以理解模型内部的运作机制，这对于评估和改进多模态模型至关重要。该框架不仅涵盖了各种输入方式，还考虑了不同输入元素的重要性，例如名词、形容词和动词在文本提示中的作用。
更多图表分析
模型在不同VQA答案类型上的分布 #
🔼 该图展示了三种多模态模型（VL-T5、VL-Bart 和 FewVLM）在视觉问答（VQA）任务中，针对不同答案类型（Yes/No，Number 和 Other）的预测分布情况。图表分为三个子图，分别对应这三种答案类型。在每个子图中，均显示了三种模型的预测结果分布，其中横轴代表模型，纵轴表示预测结果的频率或数量。对于Yes/No类型，VL-T5和VL-Bart主要倾向于输出“yes”和“no”两种答案，而FewVLM则更倾向于“yes”，这揭示了模型在处理二元问题时的偏好。在Number类型中，我们可以看到VL-T5和VL-Bart倾向于输出少量数值，并且答案分布比较集中，而FewVLM则在数字分布上更为分散，可能在数值预测上表现出一定的困难。对于Other类型的答案，我们可以看到各个模型都倾向于输出特定的文本答案，例如’nothing’, ‘black’, ‘red’等，这表明模型存在一定的语言偏见，更倾向于生成训练数据中出现过的答案。总的来说，这个图表说明了不同多模态模型在处理不同类型VQA问题时，其预测分布的差异以及潜在的偏差，这对于理解模型的局限性和改进方向具有重要意义。分析结果表明，多模态模型在理解和生成不同类型的答案时，存在一定的偏好和局限性，未来研究可进一步优化模型以减少偏差，提高答案生成的多样性和准确性。
视觉提示消融实验 #
🔼 这张图表展示了在视觉提示（Visual Prompt）的消融实验中，三种不同的多模态大型语言模型（Multimodal LLMs）——VL-T5、VL-Bart 和 FewVLM 的性能变化。横轴表示视觉特征被遮蔽的比例，从 10% 递增到 100%，纵轴表示模型的准确率（Accuracy）。实线表示使用 V-U（Visual-Unimportant Mask as Black）策略，即遮蔽不重要的视觉区域并替换为黑色，而虚线表示使用 V-R（Visual-Random）策略，即随机遮蔽视觉区域。图表中清晰地显示，随着遮蔽比例的增加，所有模型的准确率均呈现下降趋势，表明视觉信息对多模态模型的性能至关重要。VL-T5 模型在所有遮蔽比例下均表现出最高的准确率，而 FewVLM 模型则表现最差。值得注意的是，VL-T5 模型在遮蔽比例较低时，准确率下降较为平缓，但在遮蔽比例超过 80% 时，准确率急剧下降，这表明模型在严重缺乏视觉信息时性能会显著受损。VL-Bart 模型在遮蔽比例增加时，准确率也随之下降，但下降速度相对稳定。FewVLM 模型的准确率在整个遮蔽比例范围内都相对较低，且对视觉信息的依赖性较强，性能下降更为明显。对比实线和虚线，可以发现使用 V-U 策略（遮蔽不重要区域）时，模型的性能通常优于使用 V-R 策略（随机遮蔽），这表明模型具有一定的识别关键视觉信息的能力。例如，在 80% 遮蔽率时，V-UB 相比 V-R 的性能提升较为显著，尤其是在 VL-T5 模型上。总的来说，图表强调了视觉信息对多模态 LLM 性能的重要性，以及不同模型对视觉信息的依赖程度和对噪声的鲁棒性有所不同。此外，视觉信息中的关键区域对于模型性能的贡献更大，因此模型应能够关注并利用这些区域的信息。
深度解读 #
多模态LLM局限 #
本文通过系统研究多模态大语言模型（LLMs）在提示学习中的表现，揭示了其在理解视觉和文本提示方面的局限性。研究发现，现有的多模态LLMs更多依赖于训练数据的分布，而非真正理解输入内容。具体来说，模型在处理视觉提示时，虽然能够通过少量关键视觉区域激活问答能力，但整体上对视觉信息的依赖较弱，尤其是在视觉提示被大量遮蔽时，模型的表现显著下降。此外，模型在处理文本提示时，虽然能够关注关键名词，但对形容词和动词的敏感性较低，且容易受到模型内部偏见的影响。这些发现表明，当前的多模态LLMs在跨模态理解方面仍存在较大局限，尤其是在视觉和文本信息的深度融合上。未来的研究需要进一步探索如何提升模型对多模态信息的理解能力，尤其是在零样本和少样本学习场景下的表现。
提示学习框架 #
本文提出了一种新的提示学习框架，旨在通过改变视觉、文本和额外知识提示来探测多模态LLMs的学习能力。该框架的核心在于通过设计不同类型的提示变化策略，系统地评估模型对提示内容的理解能力。具体来说，框架包括视觉提示探测、文本提示探测和额外知识提示探测三个部分。视觉提示探测通过随机遮蔽和引入视觉噪声来评估模型对关键视觉区域的敏感性；文本提示探测则通过替换或删除关键词汇来测试模型对文本提示的理解能力；额外知识提示探测则通过添加图像描述或随机噪声来评估模型对额外知识的利用能力。实验结果表明，该框架能够有效揭示模型在不同提示设置下的表现差异，并为未来的模型改进提供了有价值的见解。这种框架的优势在于其高效性和资源节约性，能够在不增加额外训练模块的情况下，快速评估模型的多模态理解能力。
视觉提示冗余 #
本文通过实验揭示了多模态LLMs在处理视觉提示时的冗余现象。研究发现，现有的多模态LLMs在处理视觉提示时，虽然能够通过少量关键视觉区域激活问答能力，但整体上对视觉信息的依赖较弱。具体来说，当视觉提示被随机遮蔽时，模型的表现并未显著下降，直到遮蔽率达到一定程度后，模型的表现才出现急剧下降。这表明，现有的视觉提示设计存在冗余，模型并不需要所有的视觉区域信息来进行推理。这一发现为未来的视觉提示设计提供了重要启示，即可以通过减少冗余视觉信息来提高模型的推理效率。此外，研究还发现，模型在处理视觉提示时，更倾向于依赖语言模态，尤其是在视觉提示被完全遮蔽时，模型的表现更接近于纯文本模型。这表明，当前的多模态LLMs在视觉和文本信息的深度融合上仍存在较大局限。
文本提示敏感性 #
本文通过实验揭示了多模态LLMs在处理文本提示时的敏感性。研究发现，模型在处理文本提示时，虽然能够关注关键名词，但对形容词和动词的敏感性较低。具体来说，当文本提示中的关键名词被替换时，模型的表现显著下降，而形容词和动词的替换对模型的影响较小。此外，模型在处理文本提示时，容易受到模型内部偏见的影响，尤其是在处理Yes/No类型的问题时，模型更倾向于依赖内部偏见而非实际推理。这些发现表明，当前的多模态LLMs在文本提示的理解上仍存在较大局限，尤其是在处理复杂文本提示时，模型的表现容易受到提示顺序和内容的影响。未来的研究需要进一步探索如何提升模型对文本提示的理解能力，尤其是在处理复杂文本提示时的表现。
额外知识提示 #
本文通过实验揭示了多模态LLMs在处理额外知识提示时的表现差异。研究发现，模型在处理额外知识提示时，表现差异较大，部分模型能够有效利用额外知识提示，而部分模型则将其视为噪声。具体来说，当额外知识提示为图像描述时，部分模型的表现有所提升，而部分模型的表现则显著下降。此外，模型在处理额外知识提示时，表现出了不同的抗噪能力，部分模型对随机噪声的抵抗力较强，而部分模型则容易受到噪声的影响。这些发现表明，当前的多模态LLMs在处理额外知识提示时仍存在较大局限，尤其是在处理复杂额外知识提示时，模型的表现容易受到提示内容和长度的影响。未来的研究需要进一步探索如何提升模型对额外知识提示的利用能力，尤其是在处理复杂额外知识提示时的表现。
完整论文 #
