What Makes for Good Visual Instructions? Synthesizing Complex Visual Reasoning Instructions for Visual Instruction Tuning

📄 arXiv: 2311.01487v2 📥 PDF

作者: Yifan Du, Hangyu Guo, Kun Zhou, Wayne Xin Zhao, Jinpeng Wang, Chuyuan Wang, Mingchen Cai, Ruihua Song, Ji-Rong Wen

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2023-11-02 (更新: 2025-02-05)

备注: Accepted by COLING2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出一种合成复杂视觉推理指令的方法以提升多模态大语言模型性能

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉指令调优 多模态大语言模型 复杂视觉推理 合成方法 数据集构建 性能提升 自动化生成

📋 核心要点

  1. 现有的视觉指令调优方法在提升多模态大语言模型的性能方面存在不足，特别是在复杂视觉推理任务上。
  2. 本文提出了一种合成-复杂化-重构的系统方法，旨在自动生成高质量的复杂视觉推理指令，以提高模型性能。
  3. 实验结果表明，微调后的模型在多个任务上均有显著提升，尤其是LLaVA在MME-感知和MME-认知任务上分别提升了27.86%和27.60%。

📝 摘要（中文）

视觉指令调优对于增强多模态大语言模型（MLLMs）的零-shot泛化能力至关重要。本文探讨了“什么是好的视觉指令”这一基本问题。通过全面的实证研究，我们发现，专注于复杂视觉推理任务的指令在提升MLLMs性能方面特别有效，且与指令复杂性相关。基于这一洞察，我们开发了一种系统的方法，自动生成高质量的复杂视觉推理指令。该方法采用合成-复杂化-重构的范式，通过多个阶段逐步增加指令的复杂性，同时保证质量。基于此方法，我们创建了包含32K示例的ComVint数据集，并在其上微调了四个MLLMs。实验结果一致表明，所有比较的MLLMs性能均有所提升，例如LLaVA在MME-感知和MME-认知任务上分别提升了27.86%和27.60%。我们的代码和数据可在链接中公开获取。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决如何生成高质量的视觉指令以提升多模态大语言模型在复杂视觉推理任务中的性能。现有方法在指令复杂性和质量上存在不足，导致模型泛化能力受限。

核心思路：论文的核心思路是通过合成、复杂化和重构的多阶段过程，逐步提高指令的复杂性，同时确保指令的质量，从而有效提升模型的性能。

技术框架：整体架构包括三个主要阶段：首先合成基础指令，然后逐步复杂化这些指令，最后进行重构以优化指令的表达和质量。每个阶段都经过精心设计，以确保最终生成的指令能够有效支持复杂视觉推理任务。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了合成-复杂化-重构的范式，这一方法与传统的指令生成方法相比，能够更系统地提高指令的复杂性和质量，从而显著提升模型的性能。

关键设计：在参数设置上，采用了多层次的复杂性评估标准，并设计了特定的损失函数以优化指令的生成质量。此外，网络结构方面采用了先进的生成模型，以确保生成指令的多样性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，微调后的LLaVA模型在MME-感知和MME-认知任务上分别提升了27.86%和27.60%。这一显著的性能提升证明了所提出方法在生成复杂视觉推理指令方面的有效性，且所有比较的MLLMs均表现出一致的性能增强。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能助手、自动化内容生成和教育技术等。通过提升多模态大语言模型的性能，能够更好地支持复杂任务的执行，进而推动人机交互的智能化和自动化进程。未来，该方法还可能在其他领域如计算机视觉和自然语言处理的结合中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Visual instruction tuning is crucial for enhancing the zero-shot generalization capability of Multi-modal Large Language Models (MLLMs). In this paper, we aim to investigate a fundamental question: ''what makes for good visual instructions''. Through a comprehensive empirical study, we find that instructions focusing on complex visual reasoning tasks are particularly effective in improving the performance of MLLMs, with results correlating to instruction complexity. Based on this insight, we develop a systematic approach to automatically create high-quality complex visual reasoning instructions. Our approach employs a synthesize-complicate-reformulate paradigm, leveraging multiple stages to gradually increase the complexity of the instructions while guaranteeing quality. Based on this approach, we create the ComVint dataset with 32K examples, and fine-tune four MLLMs on it. Experimental results consistently demonstrate the enhanced performance of all compared MLLMs, such as a 27.86% and 27.60% improvement for LLaVA on MME-Perception and MME-Cognition, respectively. Our code and data are publicly available at the link: https://github.com/RUCAIBox/ComVint.