To Sink or Not to Sink: Visual Information Pathways in Large Vision-Language Models

📄 arXiv: 2510.08510v1 📥 PDF

作者: Jiayun Luo, Wan-Cyuan Fan, Lyuyang Wang, Xiangteng He, Tanzila Rahman, Purang Abolmaesumi, Leonid Sigal

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-10-09

备注: Preprint. Project page: https://davidhalladay.github.io/diysink_demo

💡 一句话要点

针对大型视觉语言模型，论文提出利用ViT注意力汇聚增强视觉推理能力。

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

关键词: 视觉语言模型 注意力机制 视觉Transformer 信息瓶颈 视觉推理

📋 核心要点

  1. 现有LVLM研究主要关注LLM内部的注意力机制，忽略了视觉编码器ViT中蕴含重要语义信息的注意力汇聚token。
  2. 论文提出识别并利用ViT中的高范数注意力汇聚token，这些token包含图像的高级语义信息，有助于LLM进行更有效的理解和推理。
  3. 通过定性和定量分析，以及无训练和基于训练的方法，论文验证了利用ViT注意力汇聚token可以显著提升LVLM在视觉推理任务上的性能。

📝 摘要（中文）

大型视觉语言模型(LVLMs)已经成为能够理解和推理视觉和文本信息的强大架构。这些模型通常依赖于两个关键组件：视觉Transformer(ViT)和大型语言模型(LLM)。ViT将视觉内容编码成图像token序列，作为模型感知的最前端——模型的眼睛。LLM解释这些token以执行高级推理、生成响应，并作为认知核心——模型的大脑。然而，目前尚不清楚哪些视觉token对理解和推理的贡献最大，以及这些信号从ViT到LLM的传播效率如何。现有工作主要集中在识别LLM中的注意力汇聚（接收不成比例的高注意力的低语义token），而本文将重点转移到视觉编码器，识别来自ViT的一类高范数视觉token，称为ViT注意力汇聚——这是一个很少被研究但对LVLM非常重要的问题。研究结果表明，这些ViT汇聚封装了图像中的高级语义概念，使LLM能够执行更有效的理解和推理。尽管它们很重要，但这些汇聚token在现有的LVLM架构中经常被忽略。为了探索它们的贡献，本文对嵌入在这些汇聚token中的信息进行了定性和定量分析。还提出了无训练和基于训练的方法，以更好地利用LLM如何解释这些信息，以及在多大程度上利用这些信息。通过显式地利用这些token，本文证明了在一系列LVLM和视觉推理任务中的显著改进，突出了ViT注意力汇聚在增强视觉推理方面的未开发潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有大型视觉语言模型(LVLM)在视觉信息处理方面存在瓶颈。虽然LLM的注意力机制已被广泛研究，但视觉编码器ViT中的信息流却被忽视。具体来说，ViT输出的图像token中，哪些token包含关键语义信息，以及如何有效利用这些信息来提升LVLM的视觉推理能力，是亟待解决的问题。现有方法未能充分挖掘ViT中蕴含的语义信息，导致LVLM的性能受限。

核心思路：论文的核心思路是识别并显式利用ViT中的“注意力汇聚”token。这些token具有较高的范数，并且包含图像的高级语义信息。通过将这些token的信息更有效地传递给LLM，可以增强LLM对图像内容的理解和推理能力。这种方法类似于在LLM中识别和利用注意力汇聚，但重点转移到了视觉编码器ViT。

技术框架：论文首先识别ViT中的高范数token，将它们定义为ViT注意力汇聚。然后，通过定性和定量分析，研究这些token所包含的语义信息。接下来，论文提出了两种利用这些token的方法：一种是无训练方法，直接增强LLM对这些token的关注；另一种是基于训练的方法，通过微调LVLM来更好地利用这些token。最后，通过实验验证了这些方法在各种视觉推理任务上的有效性。

关键创新：论文最重要的创新点在于将注意力机制的研究重点从LLM转移到视觉编码器ViT，并提出了“ViT注意力汇聚”的概念。与现有方法只关注LLM内部的注意力机制不同，论文强调了视觉编码器在LVLM中的重要性，并提出了一种有效利用ViT输出的语义信息的方法。

关键设计：在无训练方法中，论文可能采用了简单的加权平均或注意力增强策略，以提高LLM对ViT注意力汇聚token的关注度。在基于训练的方法中，论文可能设计了特定的损失函数，鼓励LLM更多地关注这些token，或者微调ViT的参数，使其输出的token更易于LLM理解。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节需要在论文中查找。

📊 实验亮点

论文通过实验证明，显式利用ViT注意力汇聚token可以显著提升LVLM在视觉推理任务上的性能。具体而言，通过无训练和基于训练的方法，LVLM在多个基准数据集上取得了明显的性能提升，表明ViT注意力汇聚在增强视觉推理方面具有巨大的潜力。具体的性能数据和提升幅度需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要视觉理解和推理的场景，例如图像标注、视觉问答、图像编辑、机器人导航等。通过提升LVLM的视觉推理能力，可以提高这些应用场景的性能和用户体验。未来，该研究可以进一步扩展到其他多模态任务，例如视频理解和具身智能。

📄 摘要（原文）

Large Vision Language Models (LVLMs) have recently emerged as powerful architectures capable of understanding and reasoning over both visual and textual information. These models typically rely on two key components: a Vision Transformer (ViT) and a Large Language Model (LLM). ViT encodes visual content into a sequence of image tokens and serves as the perceptual front-end -- the eyes of the model. In contrast, the LLM interprets these tokens to perform high-level reasoning, generates responses, and functions as the cognitive core -- the brain of the model. However, it remains unclear which visual tokens contribute most significantly to understanding and reasoning, and how effectively these signals are propagated from ViT to the LLM. While most existing works have focused on identifying attention sinks, low-semantic tokens receiving disproportionately high attention, within the LLM, we shift the focus to the vision encoder by identifying a class of high-norm visual tokens from ViT, referred to as ViT attention sinks -- a problem that has been rarely studied but is indeed very important for LVLMs. Our findings show that these ViT sinks encapsulate high-level semantic concepts from images, allowing the LLM to perform more effective understanding and reasoning. Despite their importance, these sink tokens are often overlooked in existing LVLM architectures. To explore their contribution, we present both qualitative and quantitative analyses of the information embedded in these sink tokens. We also propose both training-free and training-based approaches to better leverage how this information is interpreted by the LLM, and to what extent. By explicitly utilizing these tokens, we demonstrate substantial improvements across a range of LVLMs and visual reasoning tasks, highlighting the untapped potential of ViT attention sinks in enhancing visual reasoning.