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English(EN) Direct Visual Grounding by Directing Attention of Visual Tokens

新的KLAL损失函数改进了视觉语言模型的注意力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种名为KL注意力损失（KLAL）的新损失函数，以提高视觉语言模型（VLMs）的性能。这种新颖的方法直接监督了LLM模块内视觉令牌的注意力，解决了与查询相关的视觉令牌获得注意力不足的问题。通过使用KL散度将视觉令牌注意力与地面真实注意力图对齐，KLAL鼓励VLMs关注相关的视觉信息，从而在指代表达理解和几何推理等任务中取得显著改进。 AI

影响 可以提高VLMs在复杂视觉推理任务中的准确性和可靠性。

排序理由 详细介绍改进LLM注意力机制新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Parsa Esmaeilkhani, Longin Jan Latecki ·

    通过引导视觉令牌的注意力实现直接视觉接地

    arXiv:2511.12738v2 Announce Type: replace Abstract: Vision Language Models (VLMs) mix visual tokens and text tokens. A puzzling issue is the fact that visual tokens most related to the query receive little to no attention in the final layers of the LLM module of VLMs from the ans…

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