Instruction-tuned Self-Questioning Framework for Multimodal Reasoning

📄 arXiv: 2509.21251v1 📥 PDF

作者: You-Won Jang, Yu-Jung Heo, Jaeseok Kim, Minsu Lee, Du-Seong Chang, Byoung-Tak Zhang

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-09-25

备注: This paper was accepted to the "CLVL: 5th Workshop on Closing the Loop Between Vision and Language (ICCV 2023 CLVL workshop)."

💡 一句话要点

提出基于指令调优的自问框架SQ-InstructBLIP，用于增强多模态推理能力

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

关键词: 多模态推理 视觉-语言理解 自问自答 指令调优 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有视觉-语言模型在多步骤推理任务中表现不足，无法有效利用图像中的细粒度视觉信息。
  2. 提出SQ-InstructBLIP框架，通过自问自答的方式，迭代生成子问题和答案，辅助模型进行推理。
  3. 实验结果表明，SQ-InstructBLIP在VQA任务中表现优于现有方法，证明了其有效性。

📝 摘要（中文）

近年来，受益于大型语言模型（LLMs）的发展，视觉-语言理解领域的研究非常活跃。然而，即使对于非常简单的问题，该领域在需要多步骤推理的问题上仍然存在困难。最近的研究采用LLMs通过迭代生成子问题和答案来解决这个问题。但是，这些方法存在一些缺点，例如：1) LLMs无法读取视觉信息，因此无法利用图像的细粒度视觉内容；2) 使用黑盒LLMs导致内部机制不可访问且难以重现。为了解决这些问题，我们提出了SQ（Self-Questioning）-InstructBLIP，它通过迭代生成图像感知的、信息丰富的子问题和子答案来提高推理性能。SQ-InstructBLIP由Questioner、Answerer和Reasoner组成，它们共享相同的架构。Questioner和Answerer生成子问题和子答案来帮助推断主要问题，Reasoner在考虑生成的子问题信息的情况下对主要问题执行推理。实验表明，所提出的方法SQ-InstructBLIP在解决VQA任务时，使用生成的子问题作为附加信息，比以前的方法执行更准确的推理。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉-语言模型在处理需要多步骤推理的任务时，无法充分利用图像中的细粒度视觉信息，导致推理性能受限。此外，使用黑盒LLM使得模型内部机制不可解释，难以复现和优化。

核心思路：论文的核心思路是模仿人类解决复杂问题的过程，通过自问自答的方式，将复杂问题分解为一系列子问题，并利用子问题的答案来辅助解决原始问题。这种方法可以有效利用图像中的细粒度视觉信息，并提高推理的准确性。

技术框架：SQ-InstructBLIP框架包含三个主要模块：Questioner、Answerer和Reasoner。Questioner负责根据当前信息（包括图像和原始问题）生成子问题；Answerer负责根据图像和子问题生成子答案；Reasoner负责根据原始问题、子问题和子答案进行推理，最终给出答案。这三个模块共享相同的架构，并进行联合训练。

关键创新：该方法的主要创新在于提出了一个可训练的自问自答框架，该框架能够生成图像感知的、信息丰富的子问题和子答案，从而有效提高多模态推理的性能。与以往使用黑盒LLM的方法不同，SQ-InstructBLIP的内部机制是可解释的，并且易于复现和优化。

关键设计：Questioner、Answerer和Reasoner共享相同的InstructBLIP架构。训练过程中，使用指令调优的方式，使得模型能够更好地理解和执行各种任务。损失函数包括问题生成损失、答案生成损失和最终答案预测损失。具体参数设置和网络结构细节未在摘要中详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

论文提出的SQ-InstructBLIP方法在VQA任务上取得了显著的性能提升。通过生成子问题作为附加信息，该方法能够进行更准确的推理，优于之前的研究工作。具体的性能数据和对比基线未在摘要中给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要多模态推理的场景，例如智能问答、图像理解、视觉导航等。通过提高模型的推理能力，可以实现更智能、更可靠的人工智能系统，例如智能客服、自动驾驶等。未来，该方法有望扩展到更复杂的任务和领域，例如医疗诊断、金融分析等。

📄 摘要（原文）

The field of vision-language understanding has been actively researched in recent years, thanks to the development of Large Language Models~(LLMs). However, it still needs help with problems requiring multi-step reasoning, even for very simple questions. Recent studies adopt LLMs to tackle this problem by iteratively generating sub-questions and answers. However, there are disadvantages such as 1) the fine-grained visual contents of images are not available using LLMs that cannot read visual information, 2) internal mechanisms are inaccessible and difficult to reproduce by using black-box LLMs. To solve these problems, we propose the SQ (Self-Questioning)-InstructBLIP, which improves inference performance by generating image-aware informative sub-questions and sub-answers iteratively. The SQ-InstructBLIP, which consists of a Questioner, Answerer, and Reasoner that share the same architecture. Questioner and Answerer generate sub-questions and sub-answers to help infer the main-question, and Reasoner performs reasoning on the main-question considering the generated sub-question information. Our experiments show that the proposed method SQ-InstructBLIP, which uses the generated sub-questions as additional information when solving the VQA task, performs more accurate reasoning than the previous works.