這項(xiàng)由香港科技大學(xué)(廣州)、香港科技大學(xué)計(jì)算機(jī)系、索非亞大學(xué)"圣克利門(mén)特·奧赫里德斯基"INSAIT研究所等多所全球頂尖高校的研究團(tuán)隊(duì)共同發(fā)表的研究論文探討了多模態(tài)大語(yǔ)言模型(MLLMs)中的模態(tài)偏差問(wèn)題。該論文于2025年5月24日發(fā)布在arXiv預(yù)印本平臺(tái)上(arXiv:2505.18657v1)，由許多領(lǐng)域知名學(xué)者共同完成，包括Xu Zheng、Chenfei Liao、Yuqian Fu等研究人員。

一、為什么我們需要關(guān)注多模態(tài)模型中的偏差問(wèn)題？

想象你有一個(gè)聰明的朋友，他可以看圖片也可以讀文字，但每次你給他看有文字的圖片時(shí)，他總是只看文字而忽略圖片中的視覺(jué)信息。即使圖片中包含重要內(nèi)容，他也只依賴(lài)文字做判斷。這就是當(dāng)今多模態(tài)大語(yǔ)言模型(MLLMs)面臨的一個(gè)核心問(wèn)題——模態(tài)偏差。

多模態(tài)大語(yǔ)言模型是人工智能領(lǐng)域的重要進(jìn)展，它們能夠處理文本、圖像、音頻和視頻等多種信息形式。理想情況下，這些模型應(yīng)該平衡地利用所有可用信息來(lái)提供準(zhǔn)確、全面的回答。然而，研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)這些模型往往過(guò)度依賴(lài)文本信息，而忽視圖像等其他模態(tài)提供的信息。

論文作者們形象地解釋了這種現(xiàn)象："即使圖像模糊不清甚至完全缺失，這些多模態(tài)模型仍然會(huì)自信地生成答案，突顯出模型對(duì)已學(xué)習(xí)的語(yǔ)言模式的明顯偏好，而非真正的多模態(tài)整合。"

這篇立場(chǎng)論文（position paper）的核心主張是：多模態(tài)大語(yǔ)言模型深受模態(tài)偏差影響。作者們首先診斷了當(dāng)前模態(tài)偏差的狀態(tài)，然后提出了系統(tǒng)性的研究路線(xiàn)圖，并確定了導(dǎo)致這種偏差的關(guān)鍵因素，最后提供了切實(shí)可行的建議來(lái)緩解這個(gè)問(wèn)題。

二、什么是模態(tài)偏差？如何定義？

模態(tài)偏差是指在多模態(tài)學(xué)習(xí)過(guò)程中，某些模態(tài)（如文本）主導(dǎo)學(xué)習(xí)過(guò)程，而其他模態(tài)（如圖像）被低估或貢獻(xiàn)較少的現(xiàn)象。這種不平衡會(huì)導(dǎo)致模型偏向主導(dǎo)模態(tài)，無(wú)法充分利用其他模態(tài)的潛力。

想象一下，如果你同時(shí)聽(tīng)到聲音和看到圖像，但你總是更相信聽(tīng)到的內(nèi)容而忽略看到的內(nèi)容，這就是一種模態(tài)偏差。在人工智能領(lǐng)域，這種偏差表現(xiàn)為模型在處理多模態(tài)信息時(shí)，過(guò)度依賴(lài)某種特定模態(tài)（通常是文本）做出判斷。

作者們用數(shù)學(xué)方式定義了這種不平衡。如果我們將每個(gè)模態(tài)Mi的貢獻(xiàn)定義為C(Mi)，所有模態(tài)的總貢獻(xiàn)為這些個(gè)體貢獻(xiàn)的總和：Ctotal = C(M1) + C(M2) + ... + C(Mn)。當(dāng)某些模態(tài)的貢獻(xiàn)遠(yuǎn)超其他模態(tài)時(shí)，就出現(xiàn)了模態(tài)偏差。

為了量化這種偏差程度，研究者提出了"模態(tài)不平衡比率"的概念，它是主導(dǎo)模態(tài)貢獻(xiàn)與被低估模態(tài)貢獻(xiàn)的比率：Δmodality = C(Mdominant)/C(Munderutilized)。這個(gè)比率越高，表示模態(tài)偏差越嚴(yán)重。

模態(tài)偏差可能導(dǎo)致三種潛在問(wèn)題：

首先，對(duì)主導(dǎo)模態(tài)的過(guò)度依賴(lài)。模型可能變得過(guò)度敏感于主導(dǎo)模態(tài)（如文本），產(chǎn)生無(wú)法充分融合多模態(tài)數(shù)據(jù)多樣性信息的偏向預(yù)測(cè)。

其次，某些模態(tài)的利用不足。那些在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中表示不足的模態(tài)（如音頻或視頻）對(duì)學(xué)習(xí)表示的貢獻(xiàn)較少，導(dǎo)致模型在需要這些模態(tài)時(shí)缺乏魯棒性。

第三，缺失模態(tài)場(chǎng)景下的性能下降。當(dāng)主導(dǎo)模態(tài)在推理過(guò)程中缺失時(shí)（例如，如果圖像不可用），模型的性能可能急劇下降，因?yàn)樗鼪](méi)有充分學(xué)習(xí)如何在訓(xùn)練期間平衡不同模態(tài)。

三、研究路線(xiàn)圖：如何探索和解決模態(tài)偏差問(wèn)題？

研究團(tuán)隊(duì)提出了一個(gè)系統(tǒng)的研究路線(xiàn)圖，將模態(tài)偏差的探索過(guò)程分為三個(gè)方向：如何證明偏差存在？如何通過(guò)數(shù)據(jù)集解決偏差？以及如何通過(guò)方法解決偏差？

### 如何證明模態(tài)偏差的存在？

隨著多模態(tài)大語(yǔ)言模型中的模態(tài)偏差逐漸成為研究焦點(diǎn)，研究者們提出了多種數(shù)據(jù)集和基準(zhǔn)來(lái)測(cè)量這種偏差。

例如，Park等人提出了一個(gè)名為"模態(tài)重要性得分"(MIS)的指標(biāo)，用于測(cè)量視頻問(wèn)答任務(wù)中每個(gè)模態(tài)的貢獻(xiàn)。通過(guò)這一基準(zhǔn)，他們證明了當(dāng)前多模態(tài)數(shù)據(jù)集中存在模態(tài)不平衡。

Lee等人和Leng等人主要關(guān)注模態(tài)先驗(yàn)，這是MLLMs中模態(tài)偏差的一個(gè)關(guān)鍵原因。Lee等人在VLind-Bench中引入了反事實(shí)圖像來(lái)測(cè)量語(yǔ)言視覺(jué)大語(yǔ)言模型(LVLMs)的語(yǔ)言先驗(yàn)，證明這些模型過(guò)度依賴(lài)語(yǔ)言先驗(yàn)。

Leng等人提出了一個(gè)更全面的基準(zhǔn)，稱(chēng)為"多模態(tài)詛咒"(CMM)，包括語(yǔ)言、視覺(jué)和音頻三種模態(tài)。CMM的結(jié)果進(jìn)一步解釋了導(dǎo)致幻覺(jué)的因素，其中對(duì)單模態(tài)先驗(yàn)的過(guò)度依賴(lài)起著重要作用。

此外，Liu等人從視覺(jué)-知識(shí)沖突的角度探索了這種偏差，證明多模態(tài)大語(yǔ)言模型過(guò)度依賴(lài)文本查詢(xún)。Tong等人提出了多模態(tài)視覺(jué)模式(MMVP)基準(zhǔn)，進(jìn)一步探索了對(duì)比語(yǔ)言-圖像預(yù)訓(xùn)練(CLIP)的弱點(diǎn)，這些弱點(diǎn)導(dǎo)致MLLMs在理解視覺(jué)信息方面的失敗。

### 如何通過(guò)數(shù)據(jù)集解決偏差問(wèn)題？

既然模態(tài)偏差已被證明是數(shù)據(jù)集中的常見(jiàn)現(xiàn)象，研究者們將目光轉(zhuǎn)向如何通過(guò)優(yōu)化數(shù)據(jù)集來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。

Chen等人提出了MORE，這是一個(gè)需要多跳推理并克服單模態(tài)偏差的視覺(jué)問(wèn)答數(shù)據(jù)集，提供反例數(shù)據(jù)來(lái)驅(qū)動(dòng)語(yǔ)言視覺(jué)大語(yǔ)言模型克服模態(tài)偏差。

同時(shí)，一些工作專(zhuān)注于減少多模態(tài)數(shù)據(jù)集中的模態(tài)偏差。Chen等人提出了MMStar，一個(gè)精心設(shè)計(jì)的多模態(tài)基準(zhǔn)，其中每個(gè)樣本都顯示視覺(jué)依賴(lài)性，避免了數(shù)據(jù)集中的模態(tài)偏差。

Yue等人基于MMMU構(gòu)建了一個(gè)強(qiáng)大的基準(zhǔn)MMMU-Pro。通過(guò)將問(wèn)題嵌入到圖像中等步驟，MMMU-Pro具備了強(qiáng)制MLLMs既"看"又"讀"的能力。

### 如何通過(guò)方法解決偏差問(wèn)題？

除了數(shù)據(jù)集，應(yīng)用特定方法來(lái)減少M(fèi)LLMs中的模態(tài)偏差是另一個(gè)趨勢(shì)。

Pi等人和Zhang等人引入了偏好學(xué)習(xí)方法，如引導(dǎo)偏好優(yōu)化(BPO)和噪聲感知偏好優(yōu)化(NaPO)，通過(guò)構(gòu)建負(fù)面響應(yīng)數(shù)據(jù)集來(lái)解決模態(tài)偏差問(wèn)題。

同時(shí)，Zhang等人、Liu等人和Tong等人提出了框架和方法來(lái)"強(qiáng)制"MLLMs更多地關(guān)注圖像，提升MLLMs的視覺(jué)理解能力。

此外，Li等人關(guān)注了多模態(tài)獎(jiǎng)勵(lì)模型(MM-RMs)，提出了一種快捷感知MM-RM學(xué)習(xí)算法，減少M(fèi)LLMs對(duì)單模態(tài)虛假相關(guān)性的依賴(lài)。大多數(shù)上述工作將單模態(tài)依賴(lài)，特別是對(duì)文本模態(tài)的依賴(lài)，視為模態(tài)偏差的關(guān)鍵原因。因此，提升視覺(jué)模態(tài)逐漸成為一個(gè)主要研究方向。

四、模態(tài)偏差的關(guān)鍵因素：為什么會(huì)出現(xiàn)這個(gè)問(wèn)題？

基于對(duì)研究路線(xiàn)圖的分析，研究團(tuán)隊(duì)總結(jié)了MLLMs中模態(tài)偏差的關(guān)鍵因素，包括數(shù)據(jù)集不平衡、不同模態(tài)骨干能力的不對(duì)稱(chēng)、訓(xùn)練目標(biāo)以及模態(tài)之間的交互。這些因素在訓(xùn)練過(guò)程中導(dǎo)致模態(tài)的不平等利用，導(dǎo)致對(duì)某些模態(tài)的偏差和次優(yōu)性能。研究者詳細(xì)分析了三個(gè)主要因素：

### 數(shù)據(jù)集不平衡

訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的組成顯著影響模態(tài)利用。數(shù)據(jù)集通常具有不平衡的模態(tài)分布，其中某些模態(tài)（如文本或圖像）更豐富或具有不同的信息密度。這種不平衡導(dǎo)致模型學(xué)習(xí)的表示偏向更頻繁的模態(tài)，而低估那些代表性不足的模態(tài)，即使多種模態(tài)都可用。

此外，文本數(shù)據(jù)在某些任務(wù)中通常比視覺(jué)數(shù)據(jù)在語(yǔ)義上更密集或信息量更大，這是由于其結(jié)構(gòu)化和明確的性質(zhì)。因此，模型傾向于在學(xué)習(xí)過(guò)程中優(yōu)先考慮文本輸入，將圖像等伴隨模態(tài)僅視為輔助線(xiàn)索，進(jìn)一步放大了對(duì)主導(dǎo)模態(tài)的依賴(lài)。

### 不對(duì)稱(chēng)的模態(tài)骨干能力

不同模態(tài)在復(fù)雜性和用于處理它們的架構(gòu)設(shè)計(jì)上存在差異。語(yǔ)言模型通常受益于成熟且高度優(yōu)化的基于Transformer的架構(gòu)，這些架構(gòu)不僅有效，而且得到了廣泛研究和工業(yè)規(guī)模預(yù)訓(xùn)練的支持。

相比之下，處理視覺(jué)或聲學(xué)數(shù)據(jù)通常需要更多樣化和專(zhuān)業(yè)化的骨干網(wǎng)絡(luò)，可能無(wú)法從同樣大規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)料庫(kù)中受益。此外，語(yǔ)言模型的快速發(fā)展，由大規(guī)模數(shù)據(jù)集和持續(xù)的社區(qū)關(guān)注推動(dòng)，進(jìn)一步擴(kuò)大了跨模態(tài)的性能差距。

因此，具有強(qiáng)大語(yǔ)言骨干的多模態(tài)模型往往過(guò)度依賴(lài)文本輸入，低估其他模態(tài)，特別是那些需要更復(fù)雜或不太成熟的處理管道的模態(tài)。

### 訓(xùn)練目標(biāo)

訓(xùn)練目標(biāo)的選擇從根本上塑造了多模態(tài)模型如何利用不同模態(tài)，往往加劇了模態(tài)偏差。許多最先進(jìn)的多模態(tài)模型中的預(yù)訓(xùn)練策略——如CLIP風(fēng)格的對(duì)比學(xué)習(xí)、圖像-文本匹配(ITM)、掩碼語(yǔ)言建模(MLM)或生成描述——由于配對(duì)數(shù)據(jù)的豐富性和文本監(jiān)督的相對(duì)容易，往往優(yōu)先考慮文本-圖像對(duì)齊。

這些目標(biāo)隱含地鼓勵(lì)模型嚴(yán)重依賴(lài)語(yǔ)言作為語(yǔ)義錨，如LanguageBind和UniBind。因此，音頻、視頻、點(diǎn)云或熱成像等模態(tài)——這些模態(tài)更難對(duì)齊，在孤立狀態(tài)下語(yǔ)義不夠豐富，或缺乏大規(guī)模監(jiān)督——在預(yù)訓(xùn)練期間未得到充分優(yōu)化。

此外，大多數(shù)目標(biāo)不明確鼓勵(lì)一致的跨模態(tài)對(duì)齊或跨多樣化模態(tài)的魯棒融合，導(dǎo)致特征表示不平衡和對(duì)代表性不足的輸入類(lèi)型的有限泛化。

### 其他因素

除了這三個(gè)主要因素外，研究團(tuán)隊(duì)還確定了兩個(gè)額外因素：

第四，收斂率的差異。每個(gè)模態(tài)在訓(xùn)練過(guò)程中以不同的速率收斂。由于結(jié)構(gòu)和高信息密度，圖像和文本等一些模態(tài)更容易與目標(biāo)標(biāo)簽對(duì)齊，而音頻或視頻等其他模態(tài)需要更復(fù)雜的處理。這種差異導(dǎo)致某些模態(tài)在模型的最終學(xué)習(xí)表示中更具影響力，放大了模態(tài)偏差。

第五，模態(tài)交互和整合。模態(tài)之間的交互也影響模態(tài)偏差。如果模態(tài)之間的關(guān)系沒(méi)有被明確學(xué)習(xí)，模型可能會(huì)傾向于更容易處理的模態(tài)，如文本，而非其他模態(tài)。整合多模態(tài)信息的復(fù)雜性可能加劇偏差，因?yàn)槟Ｐ涂赡茈y以有效地結(jié)合所有模態(tài)，導(dǎo)致預(yù)測(cè)未充分利用可用數(shù)據(jù)。

五、案例研究：多模態(tài)大語(yǔ)言模型中的模態(tài)偏差實(shí)驗(yàn)

為了深入了解模態(tài)偏差在多模態(tài)大語(yǔ)言模型中的表現(xiàn)，研究團(tuán)隊(duì)使用Qwen2.5VL模型在MMMU-Pro數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了一系列實(shí)驗(yàn)。他們?cè)O(shè)計(jì)了三種不同的輸入情況：同時(shí)使用圖像和文本、只使用文本、只使用圖像，并分析了模型在這些不同條件下的預(yù)測(cè)一致性和準(zhǔn)確性。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果揭示了幾個(gè)關(guān)鍵見(jiàn)解，這些見(jiàn)解可以與模態(tài)偏差的三個(gè)主要因素聯(lián)系起來(lái)：數(shù)據(jù)集不平衡、不對(duì)稱(chēng)模態(tài)骨干能力和訓(xùn)練目標(biāo)。

首先，研究者發(fā)現(xiàn)圖像模態(tài)單獨(dú)使用時(shí)表現(xiàn)不佳。當(dāng)模型只能訪(fǎng)問(wèn)視覺(jué)數(shù)據(jù)時(shí)，其預(yù)測(cè)往往不太可靠，只有約27.17%（直接推理）和28.21%（思維鏈推理）的樣本在完整輸入和僅圖像輸入之間保持一致。這表明圖像模態(tài)單獨(dú)無(wú)法為模型提供足夠信息來(lái)做出一致預(yù)測(cè)，突顯了模型在處理孤立視覺(jué)數(shù)據(jù)時(shí)的不足。這種現(xiàn)象支持了數(shù)據(jù)集不平衡因素，其中圖像數(shù)據(jù)的豐富性和復(fù)雜性相比更緊湊的文本數(shù)據(jù)，對(duì)模型構(gòu)成了挑戰(zhàn)。

其次，研究者觀(guān)察到完整輸入和僅文本輸入之間存在較高一致性。實(shí)驗(yàn)顯示，超過(guò)一半（56.53%在直接推理中，43.64%在思維鏈推理中）的樣本在同時(shí)使用圖像和文本的完整輸入與僅使用文本輸入之間表現(xiàn)出一致性。這表明文本信息本身就是模型預(yù)測(cè)的強(qiáng)大基礎(chǔ)，在許多情況下，圖像模態(tài)并沒(méi)有實(shí)質(zhì)性地改變模型的輸出。這一發(fā)現(xiàn)凸顯了語(yǔ)言模態(tài)的主導(dǎo)地位，這種主導(dǎo)性源于其成熟的處理能力，與不對(duì)稱(chēng)模態(tài)骨干能力因素一致。

第三，實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)僅文本和僅圖像輸入之間的一致性較低，僅為26.76%（直接推理）和25.95%（思維鏈推理）。這種低一致性突顯了模型在單獨(dú)處理這兩種不同模態(tài)時(shí)面臨的挑戰(zhàn)。這種差異表明文本和圖像提供了互補(bǔ)卻至關(guān)重要的信息。文本數(shù)據(jù)提供豐富的語(yǔ)義上下文、細(xì)微差別和細(xì)節(jié)，而圖像提供文本無(wú)法完全表達(dá)的視覺(jué)線(xiàn)索和空間關(guān)系。這兩種模態(tài)之間的低一致性，特別是在思維鏈設(shè)置中（推理和整合至關(guān)重要），指向了有效結(jié)合這些模態(tài)的挑戰(zhàn)，支持了訓(xùn)練目標(biāo)因素的作用，其中現(xiàn)有訓(xùn)練策略往往無(wú)法充分平衡多模態(tài)學(xué)習(xí)。

這些發(fā)現(xiàn)強(qiáng)調(diào)了需要平衡的訓(xùn)練策略和模型架構(gòu)來(lái)解決模態(tài)偏差并改善多模態(tài)整合。這也凸顯了未來(lái)研究的必要性，以開(kāi)發(fā)能更有效處理和結(jié)合多樣信息源的多模態(tài)大語(yǔ)言模型，從而減輕模態(tài)偏差的影響。

六、針對(duì)性解決方案：當(dāng)前工作與未來(lái)方向

### 當(dāng)前解決模態(tài)偏差的方法

隨著對(duì)模態(tài)偏差問(wèn)題的深入探索，研究者們已經(jīng)提出了一些針對(duì)性的解決方案：

第一，增強(qiáng)數(shù)據(jù)集中視覺(jué)模態(tài)的貢獻(xiàn)。隨著對(duì)模態(tài)偏差的深入探索，特別是在視覺(jué)-語(yǔ)言模態(tài)組合中，視覺(jué)信息往往被證明被忽視，導(dǎo)致MLLMs過(guò)度依賴(lài)文本模態(tài)。因此，研究者自然地嘗試增強(qiáng)數(shù)據(jù)集中視覺(jué)模態(tài)的貢獻(xiàn)，以平衡來(lái)自不同模態(tài)的信息。典型案例包括MMStar和MMMU-Pro，其中MMStar精心選擇了具有視覺(jué)依賴(lài)性的樣本，而MMMU-Pro不僅過(guò)濾掉了視覺(jué)獨(dú)立的樣本，還將問(wèn)題嵌入到圖像中。這些工作為當(dāng)前多模態(tài)數(shù)據(jù)集提供了優(yōu)化方向。

第二，將MLLMs的關(guān)注點(diǎn)從文本信息轉(zhuǎn)向視覺(jué)信息?？紤]到MLLMs在推理過(guò)程中忽視視覺(jué)模態(tài)，一種直觀(guān)的方法是強(qiáng)制MLLMs更多地關(guān)注視覺(jué)模態(tài)。例如，Liu等人和Zhao等人應(yīng)用策略（大多是無(wú)需訓(xùn)練的）來(lái)引導(dǎo)MLLMs關(guān)注視覺(jué)模態(tài)，而Zhao等人提出了一個(gè)新框架，幫助MLLMs壓縮文本偏差的影響，增強(qiáng)整個(gè)模型中的視覺(jué)模態(tài)。

第三，應(yīng)用偏好優(yōu)化策略。除了調(diào)整多模態(tài)數(shù)據(jù)集內(nèi)容和MLLMs關(guān)注點(diǎn)外，另一種流行方法是使用偏好優(yōu)化策略來(lái)內(nèi)部糾正模態(tài)偏差。Pi等人構(gòu)建了一個(gè)包含反映預(yù)訓(xùn)練過(guò)程中產(chǎn)生的模態(tài)偏差樣本的偏好數(shù)據(jù)集。Zhang等人通過(guò)添加噪聲迫使MLLMs根據(jù)特定模態(tài)生成答案，從而創(chuàng)建偏好數(shù)據(jù)集。將解決模態(tài)偏差視為偏好優(yōu)化目標(biāo)是一個(gè)創(chuàng)新且合理的想法，為研究者帶來(lái)了新的見(jiàn)解。

### 未來(lái)研究方向

針對(duì)多模態(tài)大語(yǔ)言模型中的模態(tài)偏差問(wèn)題，研究團(tuán)隊(duì)提出了幾個(gè)重要的未來(lái)研究方向：

第一，測(cè)量MLLMs中的模態(tài)偏差。探索客觀(guān)且系統(tǒng)性的指標(biāo)來(lái)測(cè)量模態(tài)偏差對(duì)相關(guān)研究的發(fā)展至關(guān)重要。例如，對(duì)于數(shù)據(jù)集構(gòu)建，需要一個(gè)指標(biāo)作為標(biāo)志，為研究者提供明確的進(jìn)步方向。像語(yǔ)義分割和圖像恢復(fù)等領(lǐng)域已經(jīng)通過(guò)評(píng)估指標(biāo)的存在和優(yōu)化看到了巨大發(fā)展，而MLLMs中的模態(tài)偏差仍然幾乎是空白。因此，需要更多研究工作來(lái)測(cè)量MLLMs中的模態(tài)偏差。

第二，探索更多模態(tài)組合中的模態(tài)偏差。盡管幾項(xiàng)工作嘗試解決模態(tài)偏差問(wèn)題，但研究重點(diǎn)主要集中在語(yǔ)言視覺(jué)大語(yǔ)言模型(LVLMs)中的模態(tài)偏差，這只是MLLMs的一部分。雖然文本信息和視覺(jué)信息對(duì)世界理解顯示出重要性，但音頻和觸覺(jué)等模態(tài)也很重要。對(duì)于機(jī)器人領(lǐng)域，觸覺(jué)信息對(duì)機(jī)器人理解環(huán)境和處理下游任務(wù)（如靈巧操作）不可或缺。由于當(dāng)前去偏方法的模態(tài)限制，它們難以應(yīng)用于更廣泛的情況，阻礙了它們?cè)诂F(xiàn)實(shí)世界中的應(yīng)用。因此，需要更通用的去偏策略來(lái)處理更復(fù)雜且具有更多模態(tài)的條件。

第三，應(yīng)用可解釋人工智能解決MLLMs中的模態(tài)偏差。最后但同樣重要的是，找出MLLMs中模態(tài)偏差的原因并將其可視化將對(duì)未來(lái)工作產(chǎn)生重大積極影響。盡管當(dāng)前工作嘗試挖掘MLLMs中模態(tài)偏差的原因，但他們從現(xiàn)象層面提出觀(guān)點(diǎn)。模態(tài)偏差的內(nèi)部機(jī)制仍然缺乏探索，這是支持未來(lái)工作的理論證據(jù)和指導(dǎo)。因此，這里需要可解釋人工智能，例如可視化模態(tài)之間的交互過(guò)程，深入分析MLLMs中模態(tài)偏差的理論原因和工作機(jī)制，這可以為未來(lái)工作提供更堅(jiān)實(shí)的靈感。

七、結(jié)論：邁向更平衡的多模態(tài)AI

這篇論文旨在突顯多模態(tài)大語(yǔ)言模型中的模態(tài)偏差現(xiàn)象，并呼吁針對(duì)更好地整合多種模態(tài)的研究工作。研究團(tuán)隊(duì)的立場(chǎng)是多模態(tài)大語(yǔ)言模型深受模態(tài)偏差影響，這一點(diǎn)通過(guò)理論分析和案例研究得到了證明。

研究者們深入討論了模態(tài)偏差在MLLMs中的問(wèn)題，包括關(guān)鍵因素、潛在結(jié)果和針對(duì)性解決方案，希望為開(kāi)發(fā)更健壯、更具一般化能力的多模態(tài)系統(tǒng)帶來(lái)新的見(jiàn)解。

這項(xiàng)研究的核心貢獻(xiàn)在于：首先，提出了一個(gè)清晰的模態(tài)偏差定義框架；其次，系統(tǒng)地梳理了研究路線(xiàn)圖；第三，深入分析了導(dǎo)致模態(tài)偏差的主要因素；最后，提出了具體可行的解決方案。

通過(guò)這些工作，研究團(tuán)隊(duì)為多模態(tài)人工智能的發(fā)展提供了新的思路和方向。他們呼吁跨學(xué)科努力，共同解決這些挑戰(zhàn)，推動(dòng)MLLM研究的創(chuàng)新。這項(xiàng)工作為MLLMs中的模態(tài)偏差提供了新的視角，為開(kāi)發(fā)更健壯、更具一般化能力的多模態(tài)系統(tǒng)提供了見(jiàn)解，推動(dòng)人工通用智能的進(jìn)步。

隨著人工智能技術(shù)繼續(xù)發(fā)展，解決模態(tài)偏差問(wèn)題將成為構(gòu)建真正能夠理解和整合多樣化信息的智能系統(tǒng)的關(guān)鍵一步。只有當(dāng)模型能夠平等地利用所有可用模態(tài)時(shí)，我們才能實(shí)現(xiàn)真正的多模態(tài)智能。