Ollama视觉模型图像OCR处理中的上下文污染问题分析

在Ollama项目的granite3.2-vision模型使用过程中，我们发现了一个值得注意的技术现象：当用户连续对多张图像执行OCR文本提取时，后续图像的识别结果会异常包含前序图像的文字内容。这种现象在技术层面被称为"上下文污染"或"记忆残留"问题。

问题现象重现

通过实际测试可以清晰复现该现象：

1. 首次处理图像test4.jpg时，模型正确识别了计算器电源说明文字
2. 接着处理text2.png时，输出结果异常混合了第一张图的电源说明和第二张图的测试文本
3. 最后处理text1.png时，输出竟包含前三张图中出现过的所有文本片段

技术原理分析

这种现象揭示了当前视觉语言模型的两个重要技术特性：

1. 对话状态保持机制：模型在处理连续请求时会默认保持对话上下文，这在常规NLP任务中是优势，但在独立图像处理场景却成为干扰源

2. 多模态注意力偏差：当视觉特征与文本特征在模型内部融合时，先前处理的视觉特征可能通过注意力机制影响后续判断

临时解决方案

测试发现以下方法可有效规避该问题：

• 会话隔离：为每个图像创建全新的对话会话
• 模型选择：切换至granite3.2-vision:latest版本可避免此问题

深层改进方向

从模型架构角度，建议考虑：

1. 增加显式的上下文重置指令
2. 改进视觉特征的归一化处理
3. 引入图像处理的状态隔离机制

这个问题为多模态模型的交互设计提供了重要启示：在保持上下文连续性和确保任务独立性之间需要建立更精细的平衡控制机制。Ollama团队已确认将在后续版本中优化这一行为。