OpenGVLab/Ask-Anything项目中限定模型输出选项的技术方案

在视觉语言大模型（如Video-ChatGPT等）的评测过程中，如何确保模型输出严格限定在预设选项（如ABCD）范围内是一个常见的技术挑战。本文将深入分析这一问题的解决方案。

问题背景

在多模态基准测试（如MVBench）中，通常需要模型从给定的多个选项中选择最佳答案。理想情况下，模型应直接输出选项字母（A/B/C/D），而非生成一段自由文本。然而实践中发现，许多视觉语言大模型即使用户在prompt中加入"Best Option: ("这样的限定语，模型仍会输出完整句子而非单个选项字母。

核心解决方案

1. 首字符提取法

OpenGVLab团队提出的解决方案是：虽然模型输出可能是一段文本，但去除前导空格后，第一个有效字符通常就是选项字母。这种方法简单有效，适用于大多数情况。

实现步骤：

1. 获取模型原始输出
2. 去除字符串前导空格
3. 提取第一个字符作为预测结果

2. 概率直接采样法

另一种更底层的方法是直接获取模型对选项token（A/B/C/D/E）的预测概率分布：

1. 获取模型输出的logits
2. 提取对应选项字母token的概率
3. 选择概率最高的选项作为预测结果

这种方法避免了文本后处理的复杂性，直接从模型输出层获取结果。

3. Prompt工程优化

部分模型输出自由文本的问题可能源于prompt中的特殊token：

• 移除prompt末尾的特殊终止符（如）
• 确保prompt格式与模型训练时的指令格式一致
• 在prompt中明确强调"只输出单个字母选项"

技术原理分析

这些解决方案的有效性基于以下技术原理：

1. 自回归生成特性：语言模型本质上是基于前面token预测下一个token，首字符已经包含了最强的预测信号。

2. 指令微调对齐：经过良好微调的模型会严格遵守输出格式要求，首字符即为选项。

3. 概率分布特性：选项字母token通常具有显著高于其他token的概率值。

实践建议

1. 优先尝试首字符提取法，因其实现简单且适用性广
2. 对于概率分布明显的模型，可采用直接采样法提高精度
3. 针对特定模型进行prompt工程调优
4. 建立后处理校验机制，确保输出合规

这些方法已在OpenGVLab的Ask-Anything项目中得到验证，能有效解决多模态评测中的选项限定问题。