Gemini in Reasoning: Unveiling Commonsense in Multimodal Large Language Models

📄 arXiv: 2312.17661v1 📥 PDF

作者: Yuqing Wang, Yun Zhao

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2023-12-29

备注: Data and results are available at: https://github.com/EternityYW/Gemini-Commonsense-Evaluation/

💡 一句话要点

全面评测Gemini在常识推理上的能力，揭示多模态大语言模型的潜力与挑战

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

关键词: 多模态大语言模型 常识推理 Gemini 评测基准 知识整合

📋 核心要点

  1. 现有MLLM在常识推理方面表现不足，特别是在跨模态知识整合方面存在挑战。
  2. 通过在更广泛的常识推理数据集上评估Gemini，全面考察其多模态知识整合能力。
  3. 实验结果表明Gemini在常识推理方面具有竞争力，并揭示了现有模型面临的共性问题。

📝 摘要（中文）

多模态大语言模型（MLLMs），如OpenAI的GPT-4V(ision)，受到了学术界和工业界的广泛关注。这些模型通过增强大型语言模型（LLMs）的视觉理解能力，促进了它们在各种多模态任务中的应用。最近，谷歌推出了Gemini，一种专为多模态集成设计的先进MLLM。尽管取得了进展，初步基准测试表明Gemini在常识推理任务方面落后于GPT模型。然而，这种基于有限数据集（如HellaSWAG）的评估，并不能完全捕捉Gemini真正的常识推理潜力。为了弥补这一差距，本研究对Gemini在复杂推理任务中的性能进行了全面评估，这些任务需要整合跨模态的常识知识。我们对12个常识推理数据集进行了全面分析，范围从通用任务到特定领域任务，包括11个仅关注语言的数据集，以及一个包含多模态元素的数据集。我们在四个LLM和两个MLLM上进行的实验证明了Gemini具有竞争力的常识推理能力。此外，我们还发现了当前LLM和MLLM在解决常识问题时面临的常见挑战，强调了进一步提高这些模型常识推理能力的必要性。

🔬 方法详解

问题定义：现有对Gemini等MLLM的常识推理能力评估不足，主要体现在：1）数据集单一，无法全面反映模型能力；2）缺乏对跨模态常识推理的深入考察。现有方法难以充分挖掘MLLM在复杂场景下的推理潜力。

核心思路：通过构建更全面、更具挑战性的常识推理评测基准，深入评估Gemini等多模态大语言模型在整合语言和视觉信息进行推理方面的能力。核心在于考察模型是否能够有效利用多模态信息进行知识推理和问题解决。

技术框架：该研究主要是一个评测框架，而非提出新的模型架构。其流程包括：1）选择12个涵盖通用和特定领域的常识推理数据集；2）在Gemini和其他LLM/MLLM上进行实验；3）分析实验结果，识别模型在常识推理方面的优势和不足。

关键创新：该研究的关键创新在于其评测的全面性，使用了12个数据集，涵盖了语言和多模态常识推理，从而更准确地评估了Gemini的真实能力。此外，研究还识别了现有模型在常识推理方面面临的共性问题，为未来的研究方向提供了指导。

关键设计：研究的关键设计在于数据集的选择，包括了11个纯语言数据集和一个多模态数据集。这些数据集涵盖了不同类型的常识知识，例如物理常识、社会常识等。此外，研究还比较了不同模型的性能，包括LLM和MLLM，从而更全面地了解了不同模型在常识推理方面的能力。

📊 实验亮点

实验结果表明，Gemini在多个常识推理数据集上表现出与GPT系列模型相当甚至更优的性能，尤其是在需要整合多模态信息的任务中。该研究还揭示了现有LLM和MLLM在处理复杂常识推理问题时面临的挑战，例如对细微语义差异的理解和对世界知识的有效利用。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升多模态大语言模型在智能问答、视觉推理、机器人导航等领域的性能。通过更准确地评估和改进模型的常识推理能力，可以使其在实际应用中更加可靠和有效，例如在医疗诊断、自动驾驶等需要高度可靠性的场景中。

📄 摘要（原文）

The burgeoning interest in Multimodal Large Language Models (MLLMs), such as OpenAI's GPT-4V(ision), has significantly impacted both academic and industrial realms. These models enhance Large Language Models (LLMs) with advanced visual understanding capabilities, facilitating their application in a variety of multimodal tasks. Recently, Google introduced Gemini, a cutting-edge MLLM designed specifically for multimodal integration. Despite its advancements, preliminary benchmarks indicate that Gemini lags behind GPT models in commonsense reasoning tasks. However, this assessment, based on a limited dataset (i.e., HellaSWAG), does not fully capture Gemini's authentic commonsense reasoning potential. To address this gap, our study undertakes a thorough evaluation of Gemini's performance in complex reasoning tasks that necessitate the integration of commonsense knowledge across modalities. We carry out a comprehensive analysis of 12 commonsense reasoning datasets, ranging from general to domain-specific tasks. This includes 11 datasets focused solely on language, as well as one that incorporates multimodal elements. Our experiments across four LLMs and two MLLMs demonstrate Gemini's competitive commonsense reasoning capabilities. Additionally, we identify common challenges faced by current LLMs and MLLMs in addressing commonsense problems, underscoring the need for further advancements in enhancing the commonsense reasoning abilities of these models.