DRESS: Instructing Large Vision-Language Models to Align and Interact with Humans via Natural Language Feedback

📄 arXiv: 2311.10081v2 📥 PDF

作者: Yangyi Chen, Karan Sikka, Michael Cogswell, Heng Ji, Ajay Divakaran

分类: cs.CV, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2023-11-16 (更新: 2024-03-19)

备注: CVPR 2024. The feedback datasets are released at: https://huggingface.co/datasets/YangyiYY/LVLM_NLF

💡 一句话要点

提出DRESS以解决现有视觉语言模型交互不足问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉语言模型 自然语言反馈 多轮交互 条件强化学习 人机交互 模型对齐 响应生成

📋 核心要点

  1. 现有的视觉语言模型在与人类交互时，通常仅依赖指令微调，缺乏有效的反馈机制，容易产生不理想的响应。
  2. DRESS通过引入自然语言反馈，将其分为批评和改进两类，增强模型对人类偏好的对齐及多轮交互能力。
  3. 实验结果显示，DRESS在生成有帮助、诚实和无害的响应方面，分别提升了9.76%、11.52%和21.03%。

📝 摘要（中文）

我们提出了DRESS，一个大型视觉语言模型（LVLM），创新性地利用来自大型语言模型的自然语言反馈（NLF），以增强其与人类的对齐和交互能力。现有LVLM通常仅依赖指令微调阶段来提升与人类偏好的对齐，缺乏额外反馈，容易生成无用、虚构或有害的响应。此外，视觉指令调优数据通常以多轮对话格式呈现，但连续对话轮次之间的连接和依赖性较弱，降低了多轮交互的有效性。为此，我们将NLF分为两种类型：批评和改进，前者用于识别响应的优缺点，后者提供具体改进建议。通过推广条件强化学习，我们的实验结果表明，DRESS在生成更有帮助、诚实和无害的响应方面，相较于现有最先进的LVLM表现更佳。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有视觉语言模型在与人类交互时的不足，特别是缺乏有效反馈机制，导致生成的响应不够理想。

核心思路：DRESS通过引入自然语言反馈（NLF），将其分为批评和改进两类，前者帮助模型识别响应的优缺点，后者提供具体的改进建议，从而提升模型的对齐和交互能力。

技术框架：DRESS的整体架构包括自然语言反馈的获取、分类（批评与改进）、以及基于反馈的响应生成与优化。模型通过条件强化学习进行训练，以应对NLF的非可微特性。

关键创新：DRESS的主要创新在于将自然语言反馈系统化为批评和改进两类，显著提升了模型在多轮交互中的学习能力和响应质量。

关键设计：在训练过程中，DRESS采用了条件强化学习框架，设计了适应NLF的损失函数，以便更好地整合反馈信息，优化响应生成过程。具体的参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

DRESS在实验中表现出显著的性能提升，相较于最先进的视觉语言模型，生成的有帮助、诚实和无害的响应分别提高了9.76%、11.52%和21.03%。这些结果表明，DRESS在多轮交互中更有效地学习和应用反馈，展示了其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

DRESS的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括智能客服、教育辅导、医疗咨询等场景。通过增强模型与人类的交互能力，DRESS能够提供更为精准和个性化的服务，提升用户体验。未来，该技术有望在多模态交互系统中发挥更大作用，推动人机协作的进一步发展。

📄 摘要（原文）

We present DRESS, a large vision language model (LVLM) that innovatively exploits Natural Language feedback (NLF) from Large Language Models to enhance its alignment and interactions by addressing two key limitations in the state-of-the-art LVLMs. First, prior LVLMs generally rely only on the instruction finetuning stage to enhance alignment with human preferences. Without incorporating extra feedback, they are still prone to generate unhelpful, hallucinated, or harmful responses. Second, while the visual instruction tuning data is generally structured in a multi-turn dialogue format, the connections and dependencies among consecutive conversational turns are weak. This reduces the capacity for effective multi-turn interactions. To tackle these, we propose a novel categorization of the NLF into two key types: critique and refinement. The critique NLF identifies the strengths and weaknesses of the responses and is used to align the LVLMs with human preferences. The refinement NLF offers concrete suggestions for improvement and is adopted to improve the interaction ability of the LVLMs-- which focuses on LVLMs' ability to refine responses by incorporating feedback in multi-turn interactions. To address the non-differentiable nature of NLF, we generalize conditional reinforcement learning for training. Our experimental results demonstrate that DRESS can generate more helpful (9.76%), honest (11.52%), and harmless (21.03%) responses, and more effectively learn from feedback during multi-turn interactions compared to SOTA LVMLs.