当模型获得视觉理解能力后,真正的挑战在于如何定义‘正确’的标准——那些看似合理的答案背后,可能隐藏着致命的认知偏差。本文将深入拆解多模态理解阶段的人机协作本质,揭示从‘语法正确’到‘现实对齐’的认知鸿沟跨越之道。
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在多模态理解任务中,最常见的一种数据形式是:
图片 / 视频 + 问题 + 模型回答
表面上看,这很像传统的问答任务。
但真正难的地方在于:判断模型“是否正确”,远比判断文本对错复杂得多。
因为这里的“对”,不只是语言层面的,而是对现实的理解是否成立。
为什么多模态理解的判断,比你想象得难?
举个很常见的例子。
模型看了一张图片,回答了一个看起来“语法正确、语义通顺”的答案,但问题在于——它描述的内容,和画面并不完全一致。
可能是:
忽略了画面中的关键人物
把背景当成了主体
推断了画面里根本不存在的信息
情绪判断过度或不足
这些问题,在文本任务中往往很容易被发现;但在多模态场景中,“像对但不完全对”反而是最危险的状态。
因为它会给模型一个错误信号:
这种理解方式,是可以被接受的。
在多模态理解里,人并不是在“挑错”,而是在“定边界”
很多新人在做多模态理解评估时,会不自觉地陷入一种心态:只要大概说对了,就算过。
但成熟的项目往往会非常克制,因为这里真正要做的,不是“宽容”,而是立边界。
这条边界在问的是:
模型是否基于画面本身回答
是否引入了多余的臆测
是否遗漏了问题真正关心的信息
换句话说,人在这一阶段做的,不是润色语言,而是判断:
这种理解方式,能不能被当成“正确范式”留下来训练模型。
为什么“改到正确即可”,反而是最难把握的尺度?
在多模态理解项目中,有一句看起来很简单,但极其重要的原则:修改到正确且相对完善即可。
这句话背后,其实隐含了三个克制:
第一,不追求文学表达。
第二,不补模型没被要求的信息。
第三,不替模型做“过度聪明”的推理。
很多人第一次做改写,会忍不住把答案写得“更完整、更高级、更像人”。但问题是——模型并不需要一个“更聪明的答案”,它需要的是一个“更对的答案”。
多模态理解的改写,本质上是在“矫正认知路径”
如果你从训练的角度去看这一阶段,会发现一个很关键的事实:
改写,并不是在纠错结果,而是在纠错模型的理解路径。
当模型把注意力放错地方,人通过改写,等于是在告诉它:“你应该看的是这里,而不是那里。”
当模型忽略了关键视觉信息,人通过补充描述,等于是在强化:“这个信息,在回答中是重要的。”
这也是为什么,多模态理解阶段的人类参与,具有极强的不可替代性。
为什么说这是“人最接近模型思维”的地方?
在这一阶段,你会非常频繁地做一件事:站在模型视角,反推它为什么会这么答。
你不再只是看答案对不对,而是在思考:
模型是看错了?
看漏了?
还是被问题引导歪了?
这种反向思考,会让你逐渐理解模型的“感知盲区”和“偏好路径”。
而一旦你能稳定判断这些问题,你在多模态项目中的角色,就已经不再是执行者,而是理解模型的人。
多模态理解阶段,决定了模型“敢不敢被用在真实场景”
从产品角度看,这一阶段其实非常关键。
因为真实用户,并不会给模型打分,而是直接相信或放弃它。
如果模型在看图、看视频、听语音时:
经常答非所问
偶尔自信地胡说
情绪判断不稳定
那产品层面,几乎不可能承受这种不确定性。
而多模态理解阶段的改写与判断,本质上是在提前替用户筛选风险。
这一阶段不是“修答案”,而是在“教理解”
如果说前面的工作是在教模型“看”和“听”,那么多模态理解阶段,就是在教它:什么时候,你真的懂了。
你给它通过什么答案,它就会认为这种理解方式是对的。你放过什么偏差,它就会反复复制这种偏差。
这也是为什么,这一阶段的人,承担的并不是“标注工作”,而是认知裁判的角色。
本文来自作者:青蓝色的海
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