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如何创办一个网站,科技 响应式网站模板下载,部队网站制作,广州市海珠区建设和市政局网站本文针对多模态大语言模型在知识密集型任务中无法充分利用检索知识的问题#xff0c;提出了一种无训练即插即用的ALFAR方法。该方法通过动态重分配注意力解决视觉标记与上下文标记间的注意力偏差#xff0c;并在输出层自适应融合参数化知识与上下文知识以缓解知识冲突。实验表…本文针对多模态大语言模型在知识密集型任务中无法充分利用检索知识的问题提出了一种无训练即插即用的ALFAR方法。该方法通过动态重分配注意力解决视觉标记与上下文标记间的注意力偏差并在输出层自适应融合参数化知识与上下文知识以缓解知识冲突。实验表明ALFAR在多种MLLMs和知识密集型任务上均显著优于现有方法平均准确率提升2.6%-15.2%为提升MLLMs知识利用效率提供了有效解决方案。笔记整理姜一诺浙江大学硕士研究方向为大语言模型论文链接https://openreview.net/pdf?idqYkhCah8OZ发表会议NeurIPS 2025 Oral1. 动机基于大语言模型(LLMs)发展而来的多模态大语言模型(MLLMs)在图像描述、视觉问答等众多以视觉为中心的任务中表现出色。然而面对知识密集型的视觉语言任务时这类模型往往表现不佳。为解决这一问题多模态检索增强生成方法(MRAG)被提出通过从外部数据中检索情境知识来辅助模型生成准确回答然而当前研究对于如何有效利用所检索到的情境知识仍探索不足限制了该方法的实际效果。通过考察现有采用检索增强生成机制的多模态模型作者发现即使检索到了高质量知识模型也常常未能充分利用这些信息。这主要源于两方面原因1 视觉标记与上下文标记之间存在注意力偏差模型在浅层往往更关注图像标记而图像本身对于知识密集型问题通常信息不足同时模型对所有上下文标记给予均等关注未能突出查询相关的重要知识2参数化知识与检索所得的上下文知识之间可能发生冲突即使情境知识正确模型仍倾向于过度依赖自身参数知识导致上下文知识利用不足并产生错误回答。尽管这种对参数知识的偏向在上下文知识不可靠时具有一定作用但如何平衡二者并发挥其互补优势对于生成准确回答至关重要。为此本研究提出了一种无需训练即插即用的方法通过动态调整注意力分配并平衡两类知识以促进多模态大语言模型更有效地利用检索增强生成中的上下文知识从而提升其在多种任务中的回答准确性。2. 贡献本文的主要贡献有(1)深入分析并揭示了阻碍知识利用的关键因素。 首次深入探究MLLMs在利用检索知识时存在的根本问题明确指出并分析了“注意力偏差”和“知识冲突”是导致检索知识无法被有效利用的两个关键障碍。(2)提出了一种无需训练、即插即用的创新方法ALFAR。 该方法无需额外训练可以方便地集成到现有模型中通过动态地重新分配注意力以及有效平衡模型内部参数化知识与外部检索知识从而显著提升知识利用效率。3通过广泛实验验证了方法的有效性与普适性。在多种生成式和判别式基准测试上进行了大量实验充分证明了ALFAR方法的优越性能和强大泛化能力表明其能够广泛应用于不同的多模态任务并始终保持出色的表现。3. 方法本文提出的框架包含两个分支分别用于处理参数化知识和上下文知识图1。上下文分支设计了注意力重分配机制通过基于查询-上下文相关性自适应调整模型对上下文标记的关注以解决注意力偏差并提升上下文知识的利用率。此外网络在输出逻辑层自适应融合两种知识通过模型注意力动态捕获两者相对重要性以缓解知识冲突。图1 总体框架图3**.1 注意力重分配机制**针对图像标记的注意力偏好及对上下文标记的均匀关注问题提出以下解决方案1基于检索相似度α反映上下文可靠性自适应降低对图像标记的注意力权重公式52引入查询-上下文相关性评分公式6增强模型对相关上下文标记的关注公式73通过softmax重新分配注意力并自回归应用于后续标记预测。3**.2 自适应知识融合**为解决参数化知识与上下文知识的冲突1分别通过仅输入查询/图像和增加上下文输入的两个前向过程分离得到参数化知识公式8和上下文知识公式92利用图像标记总注意力和上下文标记总注意力衡量两类知识的可靠性公式103在每步解码时动态融合两类知识公式11通过权重调整实现平衡。该方法通过协同优化注意力分配与知识融合显著提升多模态大语言模型的知识利用效率。4. 实验4.1 数据集与基准采用三种知识密集型数据集包括自由形式数据集包含专家整理验证的高质量信息检索数据集Human以及涵盖 Wikidata 多种实体的 INFOSEEKwiki多选判别式数据集包括 Infoseek 和 ViQuAE用于评估跨模态知识冲突基于知识的数据集含 OK-VQA、AOK-VQA 和百科问答数据集 E-VQA广泛用于评估需常识知识的任务。以 6 个代表性多模态大语言模型为骨干包括 LLaVA-1.57B/13B、InstructBLIP7B/13B、Shikra7B、MiniGPT-47B、LLaVA-Next7B和 Qwen2.5-VL3B。包含 5 种无训练解码方法对比解码 CD、自适应上下文感知解码 AdaCAD 等用于缓解大语言模型知识冲突另有 2 种幻觉缓解方法视觉对比解码 VCD、全局与局部注意力组装 AGLA。4.2实验结果表2 展示了 4 个代表性多模态大语言模型MLLMs在两个自由形式生成式知识密集型数据集上的实验结果。可以看出所提出的 ALFAR 方法在所有模型和数据集上均以显著优势整体准确率平均提升约 2.5%持续优于常规解码策略。此外ALFAR 还超越了当前最先进的解码方法证明其在更高效利用上下文知识方面的有效性。表3 展示了 6 个多模态大语言模型MLLMs在两个多选判别式数据集上的实验结果。值得注意的是ALFAR 相较于常规解码策略平均提升 6.6%且始终以显著优势超越当前最先进的解码方法凸显其在多样任务中的有效性。除实体知识类数据集外研究者还在常识知识类数据集OK-VQA 、AOK-VQA 和百科问答数据集 E-VQA上基于LLaVA-1.5进行了实验。如表 4 所示ALFAR 相较于常规解码策略提升了 15.2%且持续优于当前最先进的解码方法凸显其在处理更广泛知识密集型任务中的有效性。5. 总结本文研究发现目前MLLMs在知识密集型任务中难以充分利用检索到的知识这一局限源于两类关键因素对不同 tokens 的注意力偏差以及参数知识与上下文知识间的知识冲突。为解决这些问题本文提出无训练、即插即用的方法 ALFAR通过动态重分配注意力和协调两种知识来提升模型性能。具体而言ALFAR 会基于查询 - 上下文相关性将注意力从视觉 tokens 自适应转移到上下文 tokens 以减轻注意力偏差同时在输出对数层面解耦并平衡两类知识有效化解冲突。多项 MLLMs 及基准测试的实验表明ALFAR 能持续以显著优势超越当前最先进方法。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​