論文の概要: Instruction-Oriented Preference Alignment for Enhancing Multi-Modal Comprehension Capability of MLLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20309v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 08:19:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:20:30.565193
• Title: Instruction-Oriented Preference Alignment for Enhancing Multi-Modal Comprehension Capability of MLLMs
• Title（参考訳）: MLLMのマルチモーダル理解能力向上のための指示指向の選好アライメント
• Authors: Zitian Wang, Yue Liao, Kang Rong, Fengyun Rao, Yibo Yang, Si Liu,
• Abstract要約: 本稿では,命令実行の有効性を前提としたアライメント選択を自動的に構築するスケーラブルなフレームワークを提案する。 提案手法は,自動選好構築と専用の検証プロセスを含む。 Qwen2VL-7Bの実験では、複数のベンチマークでIPAの有効性が示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.07102440466282
• License:
• Abstract: Preference alignment has emerged as an effective strategy to enhance the performance of Multimodal Large Language Models (MLLMs) following supervised fine-tuning. While existing preference alignment methods predominantly target hallucination factors, they overlook the factors essential for multi-modal comprehension capabilities, often narrowing their improvements on hallucination mitigation. To bridge this gap, we propose Instruction-oriented Preference Alignment (IPA), a scalable framework designed to automatically construct alignment preferences grounded in instruction fulfillment efficacy. Our method involves an automated preference construction coupled with a dedicated verification process that identifies instruction-oriented factors, avoiding significant variability in response representations. Additionally, IPA incorporates a progressive preference collection pipeline, further recalling challenging samples through model self-evolution and reference-guided refinement. Experiments conducted on Qwen2VL-7B demonstrate IPA's effectiveness across multiple benchmarks, including hallucination evaluation, visual question answering, and text understanding tasks, highlighting its capability to enhance general comprehension.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)の性能を高めるための効果的な戦略として,教師付き微調整が出現している。 既存の選好アライメント手法は、主に幻覚の要因をターゲットにしているが、それらは多モード理解能力に不可欠な要因を見落とし、幻覚の緩和に関する改善を狭めている。 このギャップを埋めるため,命令実行の有効性を前提としたアライメント選択を自動的に構築するスケーラブルなフレームワークであるインストラクション指向のPreference Alignment (IPA)を提案する。 提案手法では,自動選好構築と命令指向因子を識別する専用検証プロセスが組み合わされ,応答表現の有意な変動を回避する。 さらに、IPAにはプログレッシブ・プライオリティ・コレクション・パイプラインが組み込まれており、モデルの自己進化と参照誘導による改善を通じて、挑戦的なサンプルをリコールする。 Qwen2VL-7Bで行った実験は、幻覚評価、視覚的質問応答、テキスト理解タスクなど、複数のベンチマークでIPAの有効性を示し、一般的な理解を高める能力を強調している。

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