跨境VLM微调：非推理任务，750张图与7500张效果仅差1%！

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，大型视觉语言模型（VLMs）在跨境电商、智能制造、金融服务等众多领域展现出巨大的应用潜力。从产品图像识别到自动化内容生成，VLMs正逐渐成为企业提升运营效率、优化用户体验的关键工具。特别是在当前数据隐私日益受重视、API调用成本不断攀升的背景下，以及特定行业对领域专业知识的深度需求，越来越多的国内跨境企业开始考虑开发和部署定制化的VLMs。这一趋势使得如何高效、经济地对这些模型进行微调，成为业界关注的焦点。

在VLM模型调优过程中，研究人员关注的核心问题之一是，哪种数据策略更为有效。传统的微调方法在处理图像-文本-文本生成任务时，常常面临挑战。尤其是在机器人、银行和制造业等特定行业，高质量、多样化的图像数据集往往稀缺，这使得我们必须对“图像数量”这一关键因素进行深入探讨。近期有研究对两种主流的VLM微调策略进行了细致的实验分析，这些发现对我们理解如何在有限数据资源下优化模型表现，具有重要的参考价值。

视觉语言模型微调的核心挑战

当前，主流的研究和实践中，提升语言模型对图像问答能力的途径主要分为两种：

一种是多样性策略，旨在通过向模型展示大量不同图像及其关联问题，帮助模型更好地理解图像编码。这种方法强调图像内容的广度和覆盖面，力求让模型“见多识广”。

另一种是密度策略，则侧重于针对同一图像提出多种问题，强迫模型从不同角度、以不同方式解读相同的图像编码。这种方法追求对单一图像理解的深度，力求让模型“看透本质”。

在实际的VLM训练中，通常会结合这两种策略。然而，究竟哪种策略更具优势，或者说在两种极端情况中，哪种能带来更理想的效果，是业界一直探讨的问题。

实用性考量：为何密度策略不容忽视

或许有人会认为，多样性策略似乎更为稳妥，通常表现也更好，那为何还要费心探究密度策略呢？仅仅获取更多图像不就可以了吗？然而，这背后的权衡在于数据获取的经济性。

在许多真实世界的行业场景中，尤其是对于特定的细分领域，可用的图像数据量往往有限。例如，在跨境贸易中，针对某一小众商品品类的图像可能并不多，大规模收集多样化图像的成本极高。在这些“数据贫瘠”的领域，“多搞数据”的常规建议往往难以奏效。

如果密度策略能够有效，即使是与多样性策略表现相当，也将为这些领域带来巨大的机遇。同时，从成本角度看，针对7500张图像生成查询的Token成本，远高于针对750张图像生成查询的成本。在处理大量文本实体时，其计算成本通常低于处理图像嵌入，且速度更快。

更深层次地，这也引发了一个哲学层面的思考：是“看到更多不同的事物”（多样性），还是“深入理解同一事物”（密度）更有效？业界普遍认为，针对同一图像提出多种问题，可能会引导模型进行更深层次的推理，而非仅仅强制模型观察各种不同的图片。这种策略在数据管理和策展中也颇受欢迎。

近期研究正是为了初步验证这一假设，通过设定受控实验环境，对两种极端数据策展策略进行了深入探讨。这对于中国跨境行业而言，意味着在资源有限的情况下，如何更巧妙地利用现有数据，提升AI模型的实际应用能力。

实验环境与数据构建

为了严谨地验证多样性和密度策略的效果，该研究通过GQA数据集中的图像作为基础，构建了合成数据集，用于空间解释能力的训练。

1. 数据策展

研究从GQA训练集约3.7万张图像中，筛选出包含至少7个不同物体的图像作为初始种子。以此为基础，进一步选择了两组样本，分别包含7500张图像和750张图像。为了清晰地区分密度和多样性这两种极端策略：

• 密度方法：针对每张图像生成10个问题。
• 多样性方法：针对每张图像只生成1个关键问题。

对于每张图像，研究首先生成了详细的场景描述，进而以此来创建答案规划、问题以及相应的推理过程和答案。为了保证稳定性和响应质量，每个问题都配有两个合成生成的答案。合成数据中生成的所有问题可归类为以下主题：

• 空间拓扑：涉及相对位置、距离、方向、对齐或布局的问题。
• 物体交互物理：基于视觉线索推断的稳定性、物理特性，以及支撑、包含或接触关系的问题（例如，“什么支撑着物体X？”）。
• 可见性遮挡：关于从特定视角看哪些物体可见、部分可见或被遮挡，以及视线或不同视角的问题。
• 功能推理：基于物体接近性推断它们如何协同使用，以及可达性或功能性方面的问题。
• 比较属性：比较两个特定物体之间的大小、高度或状态，以及根据上下文区分两个相似物体的问题。

在密度策略中，10个问题包含了每个类别中的两个问题。通过这种方式，研究构建了两个数据集，每个数据集包含1.5万个样本，分别代表了多样性和密度策略的两个极端。测试集也采用了类似策略，其答案通过Qwen3-VL-235B、GPT5-mini和Gemini-Flash模型的多数投票生成和选择。

2. 训练机制

本研究的核心挑战在于改变语言模型如何解释其所“看到”的内容，而非改变模型“看到”的方式。因此，在所有微调机制中，视觉编码器保持冻结状态。考虑到研究的规模，研究选择了LoRA（Low-Rank Adaptation）微调机制，相比于完全监督微调（Full-SFT），LoRA更为适合。

每个模型都训练了两个epoch，学习率为1e-5，并采用余弦学习率调度器，最低学习率为1e-6。为了全面探究影响，研究从Qwen3-VL-4B-Instruct、Qwen3-VL-8B-Instruct和Qwen3-VL-8B-Thinking这三种基础模型中各微调了六个模型。

研究结果分析

通过上述实验设置，模型在3.2千张图像和RealWorld QA基准上进行了训练和评估。训练模型的评估分为两个阶段：

• 第一阶段：测试集性能
  此阶段旨在评估模型对训练数据集策略的理解和学习效果。模型在由最先进模型生成和验证的测试集上进行评估。

• 第二阶段：RealWorldQA基准测试
  此阶段评估模型理解和解释真实世界图像的能力。由于其可用性，研究选择了RealWorldQA基准。

综合来看，多样性策略的性能明显优于密度策略，至少领先3.2%。然而，结合鲁棒性测试，一个耐人寻味的现象浮现出来。根据RealWorldQA的结果，多样性策略在不同模态上的表现始终如一，各个模型的性能差异在1%以内。这可能表明，多样化的视觉数据集也可以作为VLM语言侧适应的一种正则化形式。通过要求模型处理数千个不同的视觉上下文，它可以防止模型过度拟合任何单一的图像“风格”。这与“当模型遇到混乱的真实世界时，它能够依赖稳定、泛化的表征”的假设是一致的。

然而，密度策略的结果也引人关注。只有在领域内（in-domain）测试结果显示，提高模型规模能改善测试集性能。但在域外（OOD）测试中，情况则有所不同。非推理模型在RealWorldQA基准上的表现相似。然而，推理模型性能的下降，与在密集策展下未能诱导可迁移的推理抽象能力相符，而非预期的推理能力提升。这挑战了“仅增加问题多样性就足以提高可迁移推理能力”的假设。不过，这可能也是较小样本量导致过拟合的副作用。同时，LoRA效应也表明，模型学习到的内容可能低于预期，而遗忘的与固有真实世界信息相关的部分更少。

各模型性能概览（RealWorldQA基准）

注：以上数据是对原文性能描述的表格化总结，具体数值为相对差异，而非绝对准确率。

结论与启示

那么，我们能否用750张图像进行训练，而非7500张呢？答案是肯定的，但需要审慎权衡。密度策略似乎是一种效率上的权衡，而非简单的替代方案。您可以通过密度策略获得一个性能接近理想模型（由多样化、精心策划的数据训练）5%以内的模型。然而，这并非万能之策。

对于非推理模型而言，密度策略表现良好。但对于推理模型，它存在“逻辑崩溃”的风险，需要特别谨慎对待。对于国内跨境企业，这意味着在选择VLM微调策略时，需根据具体应用场景（如是侧重图像识别分类等非推理任务，还是更复杂的决策支持、内容创作等推理任务）和数据可用性，做出精细化的判断。

展望未来：深化研究与应用探索

鉴于当前研究已证实了在有限数据预算下，密集策展的可行性，未来的目标应是在更大规模上审视这一问题。由于750张/7500张图像样本量不足以建立普遍性的“事实”，下一步研究应聚焦于2.5万张图像范围，并至少包含5万个训练样本。

此外，当前研究仅局限于两种极端情况。未来还应进行更细致的密度规模考察，以获得更清晰的图景。就像批处理大小一样，密度是否也存在一个“过小-过大”的权衡点？如果是这样，那么最佳方法是什么，性能又如何随规模变化？这些问题都需要深入探讨。

与此相关的是，合成多样性（例如图像增强）的效果也必须加以研究，因为这对数据稀缺的领域具有明显的益处。对于中国跨境行业而言，这意味着在AI模型研发投入上，不仅要关注模型本身的架构创新，更要重视数据策略的优化和验证，尤其是在面对小语种市场、特定文化产品等细分领域时，如何利用有限数据实现最大化的模型效果，将是核心竞争力之一。

实践中的经验与反思

在实验过程中，研究人员尝试了多种方法。例如，针对LoRA微调，尝试了多种秩（rank）和alpha值。具体而言，利用Hugging Face的计算资源，训练了秩为128、64、32和16的LoRA模型，通常情况下秩与alpha值相等。主要的观察结果如下：

• 秩为128和64显著降低了模型的语言连贯性，常出现Token重复和语言混杂的现象。
• 秩为16的模型收敛时间过长，有时甚至在8B模型情况下，损失值会长时间停留在1.45-1.5左右。
• 通常被接受的1e-4到2e-4的学习率在本次研究中显得过高，并在训练过程中表现出经典的过拟合现象。目前的研究训练采用了1e-5的学习率，并结合了最低学习率为1e-6的余弦调度器。

此外，研究发现直接从图像生成问题（而非采用上述描述的过程）的效果不佳。从Qwen3-VL-235B、Gemma3到GPT-5-mini，几乎所有模型，尽管解码条件不同，都倾向于关注图像中相同的视觉部分。这表明视觉显著性的表征中存在强大的编码器层面先验。对于使用SigLIP-2编码器的模型，这可能预示着存在限制问题多样性的共享注意力偏差。然而，要将编码器效应与解码器行为分离，还需要进行受控的消融实验（例如，编码器互换或冻结编码器探测），这留待未来的工作。

这些经验为国内从业者提供了宝贵的实践参考，尤其是在模型参数选择和训练策略制定上，应更加注重实际效果而非盲目追随通用设置。当前的研究成果仅代表了对这一方法的初步探索，未来还有许多问题值得进一步深究。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/vlm-tune-non-reasoning-750-vs-7500-1pc-diff.html