研究揭示思维链前缀指令或导致视觉语言模型答案解码失效
最新研究探讨了视觉语言模型（VLM）在多项选择评测中存在的解码陷阱。当评测系统追加思维链（CoT）推理提示，却在模型生成完整推理过程前直接读取答案标签的对数几率时，会导致严重的评估失真。实验显示，Qwen2.5-VL-7B在ScienceQA任务上的准确率从80.76%骤降至45.48%，且超93%的预测倾向于选择首个选项。探针测试证实隐藏层仍保留正确答案，表明失效源于不当的即时读取机制。
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