Towards a Unified Multimodal Reasoning Framework

📄 arXiv: 2312.15021v1 📥 PDF

作者: Abhinav Arun, Dipendra Singh Mal, Mehul Soni, Tomohiro Sawada

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-22

备注: 6 pages, 11 figures

💡 一句话要点

融合CoT推理与VQA技术，提升语言模型在多模态推理问答中的准确性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态推理 视觉问答 思维链 语言模型 文本嵌入 视觉嵌入 知识推理 GPT-4

📋 核心要点

  1. 现有语言模型在推理能力和多模态数据融合方面仍有提升空间，尤其是在复杂推理任务中。
  2. 该研究探索结合CoT推理和VQA技术，旨在提升语言模型在多模态问答场景下的推理准确性。
  3. 通过TextVQA和ScienceQA数据集的实验，验证了该方法在提升语言模型推理和问答能力方面的潜力。

📝 摘要（中文）

本文研究了结合思维链（CoT）推理和视觉问答（VQA）技术以提高语言模型（LM）在解决多项选择题时的准确性的潜力。通过使用TextVQA和ScienceQA数据集，评估了三种文本嵌入方法和三种视觉嵌入方法的有效性。实验旨在填补当前研究的空白，研究CoT和VQA的综合影响，从而有助于理解这些技术如何提高GPT-4等先进模型的推理能力。实验结果表明，这些方法具有增强LM的推理和问答能力的潜力，为该领域的进一步研究和开发提供了见解，并为更准确和可靠的AI系统铺平了道路，这些系统可以处理跨多种模态的复杂推理任务。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决语言模型在多模态场景下，特别是需要复杂推理的多项选择题中的准确率问题。现有方法在处理视觉信息和进行有效推理方面存在不足，导致模型无法充分利用多模态数据进行准确预测。

核心思路：论文的核心思路是将Chain-of-Thought (CoT) 推理与Visual Question Answering (VQA) 技术相结合。CoT推理通过逐步分解问题来模拟人类的思考过程，而VQA技术则允许模型理解和利用视觉信息。通过结合这两种方法，模型可以更好地理解问题，提取相关视觉信息，并进行更有效的推理。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 文本嵌入模块：使用不同的文本嵌入方法（具体方法未知）将问题文本转换为向量表示。2) 视觉嵌入模块：使用不同的视觉嵌入方法（具体方法未知）将图像信息转换为向量表示。3) CoT推理模块：利用语言模型（如GPT-4）结合CoT提示，逐步生成推理步骤。4) VQA模块：利用视觉信息辅助推理，帮助模型理解问题中的视觉线索。5) 答案预测模块：根据推理结果和视觉信息，预测最终答案。

关键创新：关键创新在于将CoT推理与VQA技术进行有效融合，从而提升语言模型在多模态推理任务中的性能。以往的研究可能侧重于单独使用CoT或VQA，而本研究探索了二者的协同作用，并验证了其在提升模型推理能力方面的潜力。

关键设计：论文中涉及的关键设计细节包括：1) 文本和视觉嵌入方法的选择（具体方法未知）。2) CoT提示的设计，如何引导语言模型进行有效的推理。3) VQA模块的具体实现方式，如何将视觉信息融入推理过程。4) 损失函数的设计，如何优化模型以提高推理准确率。这些具体的技术细节需要在论文中进一步阐述。

📊 实验亮点

实验结果表明，结合CoT推理和VQA技术能够有效提升语言模型在TextVQA和ScienceQA数据集上的性能。虽然具体的性能数据和提升幅度未知，但该研究验证了该方法在增强语言模型推理和问答能力方面的潜力，为未来的研究提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能教育、医疗诊断、智能客服等领域。例如，在智能教育中，可以帮助学生理解科学图表，解答需要视觉推理的题目。在医疗诊断中，可以辅助医生分析医学影像，提高诊断准确率。在智能客服中，可以处理包含图像信息的用户咨询，提供更精准的解答。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in deep learning have led to the development of powerful language models (LMs) that excel in various tasks. Despite these achievements, there is still room for improvement, particularly in enhancing reasoning abilities and incorporating multimodal data. This report investigates the potential impact of combining Chain-of-Thought (CoT) reasoning and Visual Question Answering (VQA) techniques to improve LM's accuracy in solving multiple-choice questions. By employing TextVQA and ScienceQA datasets, we assessed the effectiveness of three text embedding methods and three visual embedding approaches. Our experiments aimed to fill the gap in current research by investigating the combined impact of CoT and VQA, contributing to the understanding of how these techniques can improve the reasoning capabilities of state-of-the-art models like GPT-4. Results from our experiments demonstrated the potential of these approaches in enhancing LM's reasoning and question-answering capabilities, providing insights for further research and development in the field, and paving the way for more accurate and reliable AI systems that can handle complex reasoning tasks across multiple modalities.