論文の概要: Diagnosing and Mitigating Modality Interference in Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.19616v3
• Date: Fri, 26 Sep 2025 20:54:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 20:10:04.368656
• Title: Diagnosing and Mitigating Modality Interference in Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: マルチモーダル大言語モデルにおけるモダリティ干渉の診断と緩和
• Authors: Rui Cai, Bangzheng Li, Xiaofei Wen, Muhao Chen, Zhe Zhao,
• Abstract要約: マルチモーダル大規模言語モデルでは,非関連信号とタスク関連情報を区別することが困難である。 無関係なモダリティからの急激な情報は、しばしば大幅な性能低下をもたらすことを示す。 本稿では,摂動と対向的摂動を併用した摂動に基づくデータ拡張を含む,MLLMを微調整する新しい枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.005367102695317
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal Large Language Models have demonstrated impressive capabilities across tasks, yet they often exhibit difficulty in distinguishing task-relevant from irrelevant signals -- particularly in tasks like Visual Question Answering -- which can lead to susceptibility to misleading or spurious inputs. We refer to this broader limitation as the Cross-Modality Competency Problem -- the model's inability to fairly evaluate all modalities. This vulnerability becomes more evident in modality-specific tasks -- such as image classification or pure text question answering -- where models are expected to rely solely on one modality. In such tasks, spurious information from irrelevant modalities often leads to significant performance degradation. We refer to this failure as Modality Interference, which serves as a concrete and measurable instance of the cross-modality competency problem, and we further design a perturbation-based causal diagnostic experiment to verify and quantify this problem. To mitigate modality interference, we propose a novel framework to finetune MLLMs, including perturbation-based data augmentations with both heuristic perturbations and adversarial perturbations, and a consistency regularization strategy applying on model outputs with original and perturbed inputs. Experiments on multiple benchmark datasets (image-heavy, text-heavy and multimodal tasks) and multiple model families with different scales demonstrate significant improvements in robustness and cross-modality competency, indicating our method's effectiveness in boosting unimodal reasoning ability while enhancing performance on multimodal tasks.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルな大規模言語モデルはタスク全体で印象的な機能を示しているが、特に視覚的質問回答のようなタスクにおいて、タスク関連信号と非関連信号の区別が困難である場合が多い。 我々は、このより広範な制限を、クロスモダリティ競合問題(Cross-Modality Competency Problem)と呼びます。 この脆弱性は、画像分類や純粋なテキスト質問応答など、モダリティ固有のタスクにおいてより明確になる。 このようなタスクでは、無関係なモダリティからの急激な情報は、しばしば大きなパフォーマンス劣化を引き起こす。 我々は、この失敗を、モダリティ能力問題の具体的かつ測定可能な事例であるモダリティ干渉と呼び、この問題を検証し定量化するために摂動に基づく因果診断実験をさらに設計する。 モーダリティ干渉を緩和するために, 摂動に基づくデータ拡張と逆方向の摂動を含むMLLMを微調整する新しい枠組みを提案し, 原文入力と摂動入力のモデル出力に適用する整合正則化戦略を提案する。 複数のベンチマークデータセット(画像重、テキスト重、マルチモーダルタスク)と異なるスケールの複数のモデルファミリーの実験は、ロバスト性および相互モダリティ能力の大幅な向上を示し、マルチモーダルタスクの性能を高めながら、非モーダル推論能力を高める方法の有効性を示している。

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