2025_NIPS_Self-alignment of Large Video Language Models with Refined Regularized Preference Optimiz

文章主要内容总结

该研究针对大型视频语言模型（LVLMs）在细粒度时间理解、幻觉生成、长短视频理解等任务中的不足，提出了一套自对齐框架与优化方法。核心思路是让LVLMs从自身错误中学习：通过对视频进行时空扰动生成错误响应，构建“偏好-非偏好”响应对训练集，再利用改进的偏好优化方法RRPO（Refined Regularized Preference Optimization）实现模型对齐。实验验证了该方法在VideoChat2、LLaVA-Video、LongVU等多种模型上的有效性，显著降低幻觉并提升了各类视频理解任务性能。

核心创新点

1. 自对齐框架：无需人工标注，通过时空扰动诱导模型生成错误响应，自动构建高质量训练数据，可快速扩展。
2. RRPO优化方法：针对DPO（Direct Preference Optimization）的粗粒度奖励与模型发散问题，引入子序列级精细奖励（精准惩罚关键错误概念）和令牌级KL正则化（避免模型过度偏离基线能力）。
3. 更稳定的训练特性：RRPO梯度规模更小，收敛更平滑，在使用更高学习率的同时，保持模型核心能力不退化，实现性能与模型稳定性的最优平衡。

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Abstract 翻译

尽管大型视频语言模型（LVLMs）近年来取得了显著进展，但它们在细粒度时间理解方面仍存在不足，容易产生幻觉，甚至在简单的视频问答任务中也频繁出现低级错误——这些问题都严重阻碍了其在现实应用中的安全可靠部署。为解决这些局限，我们提出了一种自对齐框架，使LVLMs能够从自身错误中学习。该框架首先构建