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文章总结与翻译一、文章主要内容本文聚焦多模态大型语言模型（MLLMs）中的“文本主导”问题，即模型在推理过程中过度依赖文本信息，而未充分利用图像、视频、音频、时间序列和图等其他模态信息。1. 研究背景与问题提出现有MLLMs虽在多模态任务中表现出色，但存在模态失衡问题，此前研究多聚焦于视觉-语言任务，将其归因于数据偏差或模型架构，却忽视了Transformer核心的注意力机制在多模态（如音频、时间序列、图）中的作用，因此需验证文本主导是否为MLLMs的根本性缺陷。2. 研究方法与评估指标评估框架：选取5种模态（图像、视频、音频、时间序列、图）的代表性数据集（如图像模态的MMMU-Pro、视频模态的MMBench-Video）和主流模型（如Qwen2.5-VL-7B、VideoLLaMA3-7B）展开实验。核心指标：提出两个量化指标以衡量模态失衡：模态主导指数（MDI）：计算文本与非文本模态的平均每token注意力占比之比，MDI1表示文本主导，接近1则模态平衡。注意力效率指数（AEI）：通过文本模态的注意力占比与token占比之比，衡量模态将token表示转化为注意力的效率，AEI1表示该模态注意力效率高。 When Language Overrules: Revealing Text Dominance in Multimodal Large Language Models
文章总结与翻译一、文章主要内容本文聚焦多模态大型语言模型（MLLMs）中的“文本主导”问题，即模型在推理过程中过度依赖文本信息，而未充分利用图像、视频、音频、时间序列和图等其他模态信息。1. 研究背景与问题提出现有MLLMs虽在多模态任务中表现出色，但存在模态失衡问题，此前研究多聚焦于视觉-语言任务，将其归因于数据偏差或模型架构，却忽视了Transformer核心的注意力机制在多模态（如音频、时间序列、图）中的作用，因此需验证文本主导是否为MLLMs的根本性缺陷。2. 研究方法与评估指标评估框架：选取5种模态（图像、视频、音频、时间序列、图）的代表性数据集（如图像模态的MMMU-Pro、视频模态的MMBench-Video）和主流模型（如Qwen2.5-VL-7B、VideoLLaMA3-7B）展开实验。核心指标：提出两个量化指标以衡量模态失衡：模态主导指数（MDI）：计算文本与非文本模态的平均每token注意力占比之比，MDI1表示文本主导，接近1则模态平衡。注意力效率指数（AEI）：通过文本模态的注意力占比与token占比之比，衡量模态将token表示转化为注意力的效率，AEI1表示该模态注意力效率高。