The Curious Case of Nonverbal Abstract Reasoning with Multi-Modal Large Language Models

📄 arXiv: 2401.12117v3 📥 PDF

作者: Kian Ahrabian, Zhivar Sourati, Kexuan Sun, Jiarui Zhang, Yifan Jiang, Fred Morstatter, Jay Pujara

分类: cs.CL

发布日期: 2024-01-22 (更新: 2024-08-22)

备注: 21 pages

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

评估多模态大语言模型在非语言抽象推理中的能力

🎯 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 抽象推理 链式思维提示 Raven渐进矩阵 视觉文本融合

📋 核心要点

  1. 现有的多模态大语言模型在非语言抽象推理方面表现不佳，尤其是在处理复杂的视觉和文本信息时。
  2. 论文提出通过链式思维提示等方法来提升多模态大语言模型的推理能力，以解决其在抽象推理中的局限性。
  3. 实验结果表明，经过改进的模型在非语言抽象推理任务上性能提升显著，部分情况下提升幅度达到100%。

📝 摘要（中文）

尽管大型语言模型（LLMs）在新领域的应用不断增加，但对多模态大语言模型（MLLMs）推理能力的理解仍然有限。本研究通过变体的Raven渐进矩阵评估开源和闭源MLLMs的非语言抽象推理能力。实验揭示了这些问题对MLLMs的挑战性，并展示了开源与闭源模型之间的巨大差距。我们还发现了视觉和文本感知的关键缺陷，导致模型性能受限。为提高MLLMs的表现，我们尝试了不同的方法，如链式思维提示，显著提升了性能（最高可达100%）。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决多模态大语言模型在非语言抽象推理任务中的表现不足，尤其是面对复杂的视觉和文本信息时的推理能力不足。现有方法在处理此类问题时，模型的性能常常受到限制，难以达到理想效果。

核心思路：论文的核心思路是通过引入链式思维提示等策略，增强模型在推理过程中的逻辑连贯性和信息整合能力，从而提升其在非语言抽象推理任务中的表现。这样的设计旨在通过引导模型更好地理解和处理多模态信息，克服其固有的局限性。

技术框架：整体架构包括数据预处理、模型训练和推理三个主要阶段。在数据预处理阶段，使用Raven渐进矩阵的变体构建训练集；在模型训练阶段，应用链式思维提示等技术；最后，在推理阶段评估模型在非语言抽象推理任务上的表现。

关键创新：本研究的关键创新在于通过链式思维提示显著提升了多模态大语言模型的推理能力。这一方法与现有的单一模态推理方法有本质区别，能够更有效地整合视觉和文本信息。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化推理过程，并调整了网络结构以适应多模态输入。此外，实验中还探索了不同的参数设置，以找到最佳的模型表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，经过链式思维提示的多模态大语言模型在非语言抽象推理任务上的性能提升显著，部分情况下提升幅度达到100%。与基线模型相比，开源和闭源模型之间的表现差距也得到了明确的量化，揭示了模型在视觉和文本理解上的关键缺陷。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括教育、心理测评和人机交互等领域。通过提升多模态大语言模型的推理能力，可以更好地支持复杂问题的解决，推动智能系统在实际应用中的表现，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

While large language models (LLMs) are still being adopted to new domains and utilized in novel applications, we are experiencing an influx of the new generation of foundation models, namely multi-modal large language models (MLLMs). These models integrate verbal and visual information, opening new possibilities to demonstrate more complex reasoning abilities at the intersection of the two modalities. However, despite the revolutionizing prospect of MLLMs, our understanding of their reasoning abilities is limited. In this study, we assess the nonverbal abstract reasoning abilities of open-source and closed-source MLLMs using variations of Raven's Progressive Matrices. Our experiments reveal the challenging nature of such problems for MLLMs while showcasing the immense gap between open-source and closed-source models. We also uncover critical shortcomings of visual and textual perceptions, subjecting the models to low-performance ceilings. Finally, to improve MLLMs' performance, we experiment with different methods, such as Chain-of-Thought prompting, leading to a significant (up to 100%) boost in performance. Our code and datasets are available at https://github.com/usc-isi-i2/isi-mmlm-rpm.