多模态大语言模型arxiv论文略读（八十七）

MG-LLaVA: Towards Multi-Granularity Visual Instruction Tuning

➡️ 论文标题：MG-LLaVA: Towards Multi-Granularity Visual Instruction Tuning
➡️ 论文作者：Xiangyu Zhao, Xiangtai Li, Haodong Duan, Haian Huang, Yining Li, Kai Chen, Hua Yang
➡️ 研究机构: Shanghai Jiaotong University, Shanghai AI Laboratory, S-Lab, Nanyang Technological University
➡️ 问题背景：多模态大语言模型（MLLMs）在各种视觉理解任务中取得了显著进展。然而，大多数这些模型受限于处理低分辨率图像，这限制了它们在需要详细视觉信息的感知任务中的有效性。研究团队提出了MG-LLaVA，通过引入多粒度视觉流（包括低分辨率、高分辨率和对象中心特征）来增强模型的视觉处理能力。
➡️ 研究动机：现有的MLLMs在处理低分辨率图像时表现不佳，尤其是在识别小对象方面。为了克服这一限制，研究团队设计了MG-LLaVA，该模型通过整合高分辨率视觉编码器和对象级特征，显著提高了模型的感知能力和视觉理解能力。
➡️ 方法简介：MG-LLaVA的架构包括两个关键组件：（1）多粒度视觉流框架，用于提取不同分辨率和粒度的视觉特征，并有效整合这些特征以确保无缝交互；（2）大型语言模型，用于生成连贯且上下文相关的响应。研究团队通过引入卷积门融合网络（Conv-Gate Fusion）来整合低分辨率和高分辨率特征，并通过区域对齐（RoI Align）提取对象级特征。
➡️ 实验设计：研究团队在多个公开数据集上进行了广泛的实验，包括视觉-语言感知（VLP）和视频理解任务。实验设计了不同参数规模的语言编码器（从3.8B到34B），以全面评估MG-LLaVA的性能。实验结果表明，MG-LLaVA在多个基准测试中显著优于现有的MLLMs，尤其是在多模态感知和视觉问答任务中表现出色。

MOSSBench: Is Your Multimodal Language Model Oversensitive to Safe Queries?

➡️ 论文标题：MOSSBench: Is Your Multimodal Language Model Oversensitive to Safe Queries?
➡️ 论文作者：Xirui Li, Hengguang Zhou, Ruochen Wang, Tianyi Zhou, Minhao Cheng, Cho-Jui Hsieh
➡️ 研究机构: University of California, LA, University of Maryland, Pennsylvania State University, University of California, LA
➡️ 问题背景：多模态大语言模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）在多种任务中展现了卓越的能力，尤其是在视觉-语言理解和生成任务中。然而，研究发现，这些模型在处理某些视觉刺激时，会表现出过度敏感的行为，即在面对无害查询时，模型可能会错误地拒绝处理，这种行为类似于人类的认知扭曲。
➡️ 研究动机：现有的研究已经揭示了MLLMs在处理某些视觉刺激时的过度敏感问题。为了进一步理解这一现象，并探索其背后的原因，研究团队开发了多模态过度敏感基准（MOSSBench），旨在系统地评估MLLMs在面对不同类型的视觉刺激时的过度敏感程度，为未来的安全机制改进提供有价值的见解。
➡️ 方法简介：研究团队提出了一种系统的方法，通过构建MOSSBench，来评估MLLMs在处理不同类型的视觉刺激时的过度敏感行为。MOSSBench包含300个高质量的图像-文本对，涵盖了多种日常场景，这些场景被分为三类：夸大风险、否定伤害和反直觉解释。这些样本经过人工和模型的双重筛选，确保其真实性和无害性。
➡️ 实验设计：研究团队在20个不同的MLLMs上进行了大规模的实证研究，包括主要的闭源模型（如GPT、Gemini、Claude）和开源模型（如IDEFICS-9b-Instruct、Qwen-VL、InternLMXComposer2等）。实验设计了不同类型的视觉刺激，并评估了模型在处理这些刺激时的拒绝率。此外，研究团队还构建了一个对比集，通过引入明确的恶意内容来评估模型的安全机制。
➡️ 主要发现：

1. 过度敏感在当前的MLLMs中普遍存在，尤其是最先进的闭源模型，如Claude 3 Opus（web）和Gemini Advanced，其平均拒绝率分别高达76.33%和63.67%。
2. 安全性更高的模型往往更加过度敏感，这表明增加安全性可能会无意中提高模型的谨慎性和保守性。
3. 不同类型的视觉刺激会影响模型推理过程中的不同阶段，如感知、意图推理和安全判断。

MLLM as Video Narrator: Mitigating Modality Imbalance in Video Moment Retrieval

➡️ 论文标题：MLLM as Video Narrator: Mitigating Modality Imbalance in Video Moment Retrieval
➡️ 论文作者：Weitong Cai, Jiabo Huang, Shaogang Gong, Hailin Jin, Yang Liu
➡️ 研究机构: Queen Mary University of London、Adobe Research、WICT, Peking University
➡️ 问题背景：视频时刻检索（Video Moment Retrieval, VMR）旨在根据自然语言查询在未剪辑的长视频中定位特定的时间段。现有方法通常因训练注释不足而受限，即句子通常只与视频内容的一部分匹配，且词汇多样性有限。这种模态不平衡问题导致了视觉和文本信息的不完全对齐，限制了跨模态对齐知识的学习，从而影响模型的泛化能力。
➡️ 研究动机：为了缓解模态不平衡问题，研究团队提出了一种基于多模态大语言模型（MLLM）的视频叙述方法，通过生成与视频内容相关的丰富文本描述，增强视觉和文本信息的对齐，提高视频时刻检索的准确性和泛化能力。
➡️ 方法简介：研究团队提出了一种名为文本增强对齐（Text-Enhanced Alignment, TEA）的新框架。该框架利用MLLM作为视频叙述者，生成与视频时间戳对齐的结构化文本段落，以增强视觉和文本信息的语义完整性和多样性。通过视频-叙述知识增强模块和段落-查询并行交互模块，TEA能够生成更具有区分性的语义增强视频表示，从而提高跨模态对齐的精度和模型的泛化能力。
➡️ 实验设计：研究团队在两个流行的VMR基准数据集上进行了广泛的实验，验证了TEA方法的有效性和泛化能力。实验设计包括生成与视频时间戳对齐的结构化文本段落，通过多模态注意力机制进行视频-叙述知识增强，以及通过段落-查询并行交互模块进行单模态视频-查询对齐。实验结果表明，TEA在多个评估指标上均优于现有方法，显著提高了视频时刻检索的性能。

LOOK-M: Look-Once Optimization in KV Cache for Efficient Multimodal Long-Context Inference

➡️ 论文标题：LOOK-M: Look-Once Optimization in KV Cache for Efficient Multimodal Long-Context Inference
➡️ 论文作者：Zhongwei Wan, Ziang Wu, Che Liu, Jinfa Huang, Zhihong Zhu, Peng Jin, Longyue Wang, Li Yuan
➡️ 研究机构: The Ohio State University、Peking University、Imperial College London、Tencent AI Lab
➡️ 问题背景：多模态大型语言模型（MLLMs）在处理长上下文多模态输入时面临显著的计算资源挑战，尤其是多模态键值（KV）缓存的快速增长，导致内存和时间效率的下降。与仅处理文本的单模态大型语言模型（LLMs）不同，MLLMs的KV缓存包含来自多个图像的表示及其时空关系，以及相关的文本上下文。这种多模态KV缓存的特点使得传统的LLMs KV缓存优化方法不再适用，且目前尚无针对这一挑战的解决方案。
➡️ 研究动机：现有的KV缓存优化方法主要集中在文本模态上，而忽略了多模态KV缓存中图像和文本之间的交互。为了提高多模态长上下文任务的效率，研究团队提出了一种新的方法LOOK-M，旨在通过压缩KV缓存来减少内存使用，同时保持或提高模型性能。
➡️ 方法简介：LOOK-M是一种无需微调的高效框架，专门针对多模态长上下文场景下的KV缓存压缩。该方法通过在提示预填充阶段优先保留文本KV对，并基于注意力权重动态地排除不重要的图像KV对，来实现KV缓存的压缩。此外，为了保持全局上下文信息，LOOK-M还引入了多种合并策略，将被排除的KV对合并到保留的KV对中，以减少潜在的幻觉和上下文不一致问题。
➡️ 实验设计：研究团队在四个最近的MLLM骨干模型（LLaVA-v1.5-7B/13B、MobileVLM-v2、InternVL-v1.5）上进行了实验，涵盖了MileBench基准中的多个多模态长上下文任务，包括时间多图像任务、语义多图像任务、针在草堆任务和图像检索任务。实验结果表明，LOOK-M在固定KV缓存预算下，实现了最小的性能下降，并将模型推理解码延迟提高了1.3倍至1.5倍，同时将KV缓存内存占用减少了80%至95%。

A Refer-and-Ground Multimodal Large Language Model for Biomedicine

➡️ 论文标题：A Refer-and-Ground Multimodal Large Language Model for Biomedicine
➡️ 论文作者：Xiaoshuang Huang, Haifeng Huang, Lingdong Shen, Yehui Yang, Fangxin Shang, Junwei Liu, Jia Liu
➡️ 研究机构: Baidu Inc, Beijing、China Agricultural University、Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences (CASIA)
➡️ 问题背景：尽管多模态大语言模型（MLLMs）在视觉语言任务中取得了显著进展，但在生物医学领域，这些模型的能力仍存在显著差距，尤其是在指代和定位（referring and grounding）方面。当前缺乏专门针对生物医学图像的指代和定位数据集，这限制了模型在该领域的应用和发展。
➡️ 研究动机：为了填补这一空白，研究团队开发了Med-GRIT-270k数据集，该数据集包含27万个问题-回答对，涵盖了8种不同的医学成像模态。此外，团队还提出了BiRD模型，这是一个专门针对生物医学领域的多模态大语言模型，旨在提高模型在指代和定位任务中的表现。
➡️ 方法简介：研究团队通过从医学分割数据集中采样大规模的生物医学图像-掩码对，并利用chatGPT生成指令数据集，构建了Med-GRIT-270k数据集。BiRD模型基于Qwen-VL模型进行多任务指令学习，以适应生物医学领域的特定需求。
➡️ 实验设计：研究团队在Med-GRIT-270k数据集的测试集上进行了广泛的实验，评估了BiRD模型在视觉定位（VG）、指代对象分类（ROC）、指代描述（RC）和医学图像分析（MIA）等任务中的表现。实验结果表明，随着训练数据规模的增加，模型在所有任务上的表现均有显著提升，特别是在Dermoscopy模态上表现尤为突出。