研究：视觉内容作为原生多模态预训练的可扩展锚点
原文标题：More Than Seeing: Vision as Scalable Anchors in Native Multimodal Pre-Training
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一篇 arXiv 论文通过控制视觉内容消融实验，研究视觉信号如何影响原生多模态预训练的扩展行为。结果显示，保留视觉内容能提升图文样本的文本预测，且多模态损失收益随算力呈幂律增长。视觉增益在定位、导航和符号规划任务上最持久，表明视觉内容是多模态学习的可扩展锚点。
- 问题
- 原生多模态预训练中视觉信号如何影响扩展行为、能否支撑视觉理解之外的能力尚不清楚。
- 方法
- 用无内容填充 token 替换图像嵌入做受控消融，跨模型规模与算力预算对比，并仅凭文本描述测试空间推理。
- 结果
- 保留视觉内容提升图文样本文本预测，多模态损失收益随算力近似幂律增长；视觉增益在定位、导航、符号规划上最持久，聚合语言分数基本不变。
- 影响
- 说明视觉内容是可扩展锚点，多模态投入能带来超出视觉任务的收益，值得在预训练中保留。
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视觉内容消融显示多模态损失收益随算力呈幂律增长
- •方法：把图像嵌入替换为无内容padding token嵌入，跨模型规模与训练预算做控制消融
- •保留视觉内容提升图文样本的文本预测，但不显著改变同算力下最低纯文本损失、最优模型/数据配比与语言总分
- •多模态损失的相对收益约按算力幂律增长
- •仅凭文本描述做空间推理时，视觉增益在定位、导航、符号规划上最持久，空间关系、几何、物理常识上较不一致
为什么重要：对预训练资源分配决策，这给出视觉数据收益可随算力放大的证据，且不牺牲聚合语言性能。
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