对比建模对齐多模态上下文学习推理路径
原文标题:Beyond Surface Imitation: Contrastive Modeling for Reasoning Path Alignment in Multimodal In-Context Learning
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现有多模态上下文学习方法多依赖对示例的表面模仿,难以让MLLM对齐复杂任务所需的推理路径。论文提出新框架,将每个示例重构为同一输入下次优响应与更优响应的显式对比,并附揭示改进方式的推理路径,同时引入响应条件检索机制与轻量对齐控制器。在三类多模态任务上持续提升MLLM表现,视觉问答(VQA)增益尤为显著。
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