Can Multimodal Large Language Models Truly Perform Multimodal In-Context Learning?

📄 arXiv: 2311.18021v2 📥 PDF

作者: Shuo Chen, Zhen Han, Bailan He, Jianzhe Liu, Mark Buckley, Yao Qin, Philip Torr, Volker Tresp, Jindong Gu

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-11-29 (更新: 2024-12-07)

备注: accepted by WACV2025

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出MMICES方法以提升多模态大语言模型的上下文学习能力

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

关键词: 多模态学习 上下文学习 示例选择 大语言模型 视觉信息 文本理解 模型优化

📋 核心要点

  1. 现有的多模态大语言模型在上下文学习方面的研究较少，尚不清楚其是否真正利用了多模态信息。
  2. 本文提出了一种名为MMICES的方法，通过同时考虑视觉和语言模态来选择示例，以提高多模态ICL的性能。
  3. 实验结果表明，尽管多模态ICL主要受文本内容驱动，但视觉内容在示例选择中仍然至关重要，提升了模型的整体性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）具备上下文学习（ICL）能力，能够快速适应特定上下文。近年来，多模态大型语言模型（MLLMs）也展现出多模态ICL能力。然而，关于MLLMs的ICL研究仍然有限。本文探讨了MLLMs是否真正能够进行多模态ICL，还是仅依赖文本模态。研究发现，多模态ICL主要受文本内容驱动，而视觉信息影响较小。基于此，提出了一种新的示例选择方法MMICES，考虑视觉和语言模态以提高性能。实验结果支持了这一发现，并验证了该方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态大语言模型在上下文学习中是否真正利用多模态信息的问题。现有方法未能充分探讨视觉信息对ICL的影响，导致对多模态模型能力的理解不足。

核心思路：论文的核心思路是提出MMICES方法，该方法在选择示例时同时考虑视觉和语言模态，以提高多模态ICL的效果。通过分析不同模态的示例内容对模型性能的影响，优化示例选择策略。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：1) 示例内容分析，评估不同模态示例对模型性能的影响；2) 示例选择策略，基于分析结果选择最佳的多模态示例。

关键创新：最重要的技术创新在于MMICES方法的提出，它通过结合视觉和语言信息来优化示例选择，与传统方法仅依赖文本模态的选择策略形成鲜明对比。

关键设计：在关键设计上，MMICES方法采用了特定的示例选择算法，结合了视觉特征提取和文本理解模块，确保在选择示例时能够充分利用多模态信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，采用MMICES方法后，多模态大语言模型在特定任务上的性能提升显著，文本内容对模型的影响占主导地位，而视觉信息在示例选择中仍然发挥重要作用。具体性能提升幅度达到了XX%，相较于基线方法有明显改善。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、图像描述生成以及多模态交互式应用等。通过提升多模态大语言模型的上下文学习能力，能够更好地理解和生成与视觉内容相关的文本，从而在实际应用中提供更为精准和丰富的交互体验。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) with in-context learning (ICL) ability can quickly adapt to a specific context given a few demonstrations (demos). Recently, Multimodal Large Language Models (MLLMs) built upon LLMs have also shown multimodal ICL ability, i.e., responding to queries given a few multimodal demos, including images, queries, and answers. While ICL has been extensively studied on LLMs, its research on MLLMs remains limited. One essential question is whether these MLLMs can truly conduct multimodal ICL, or if only the textual modality is necessary. We investigate this question by examining two primary factors that influence ICL: 1) Demo content, i.e., understanding the influences of demo content in different modalities. 2) Demo selection strategy, i.e., how to select better multimodal demos for improved performance. Experiments revealed that multimodal ICL is predominantly driven by the textual content whereas the visual information in the demos has little influence. Interestingly, visual content is still necessary and useful for selecting demos to increase performance. Motivated by our analysis, we propose a simple yet effective approach, termed Mixed Modality In-Context Example Selection (MMICES), which considers both visual and language modalities when selecting demos. Extensive experiments are conducted to support our findings and verify the improvement brought by our method. Code is available at \url{https://chenxshuo.github.io/m-icl/}.