Chain-of-Action: Faithful and Multimodal Question Answering through Large Language Models

📄 arXiv: 2403.17359v2 📥 PDF

作者: Zhenyu Pan, Haozheng Luo, Manling Li, Han Liu

分类: cs.CL

发布日期: 2024-03-26 (更新: 2025-02-21)

备注: International Conference on Learning Representations (ICLR) 2025

💡 一句话要点

提出Chain-of-Action框架以解决多模态问答中的不实与推理不足问题

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

关键词: 多模态问答 推理机制 信息检索 信度评分 实时数据

📋 核心要点

  1. 现有问答系统面临虚假信息和推理能力不足的挑战，影响了其在多模态环境中的应用效果。
  2. 本文提出的Chain-of-Action框架通过推理链和检索机制，系统性地分解复杂问题，增强了问答的准确性和可靠性。
  3. 实验结果表明，CoA在公共基准和Web3案例研究中表现优越，显著提升了问答系统的性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种Chain-of-Action（CoA）框架，用于多模态和检索增强的问答（QA）任务。与现有文献相比，CoA克服了当前QA应用中的两个主要挑战：（i）与实时或领域事实不一致的虚假幻觉，以及（ii）对组合信息的推理能力不足。我们的关键贡献是提出了一种新颖的推理-检索机制，通过系统提示和预设计的动作将复杂问题分解为推理链。此外，我们提出了三种可适应领域的“即插即用”动作，用于从异构源中检索实时信息，并引入多参考信度评分（MRFS）来验证和解决答案中的冲突。通过公共基准和Web3案例研究，我们展示了CoA相较于其他方法的能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态问答系统中存在的虚假信息和推理能力不足的问题。现有方法往往无法提供与真实世界一致的答案，导致用户信任度下降。

核心思路：我们提出的Chain-of-Action框架通过将复杂问题分解为推理链，结合检索机制，能够有效地从异构信息源中获取实时数据，从而提高问答的准确性和可靠性。

技术框架：CoA框架主要包括三个模块：推理链生成模块、检索机制模块和信度评分模块。推理链生成模块负责将复杂问题分解，检索机制模块则从多种信息源中获取相关数据，信度评分模块用于验证答案的一致性和准确性。

关键创新：本研究的关键创新在于引入了推理-检索机制和多参考信度评分（MRFS），这与传统的问答系统不同，后者通常依赖单一信息源，缺乏对答案的验证能力。

关键设计：在设计上，我们采用了三种可适应领域的“即插即用”动作，以便于从不同的信息源中检索数据。此外，MRFS的设计使得系统能够有效地处理答案冲突，提升了整体问答的可靠性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，Chain-of-Action框架在多个公共基准上超越了现有的问答系统，尤其在推理和信息检索方面表现出色。具体而言，CoA在某些任务上提升了问答准确率超过15%，并在Web3案例研究中展现了其强大的实时信息处理能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能客服、在线教育、医疗咨询等多模态问答系统。通过提高问答的准确性和可靠性，CoA框架能够增强用户体验，促进更广泛的人工智能应用。未来，该框架还可能影响信息检索和知识管理领域的发展。

📄 摘要（原文）

We present a Chain-of-Action (CoA) framework for multimodal and retrieval-augmented Question-Answering (QA). Compared to the literature, CoA overcomes two major challenges of current QA applications: (i) unfaithful hallucination that is inconsistent with real-time or domain facts and (ii) weak reasoning performance over compositional information. Our key contribution is a novel reasoning-retrieval mechanism that decomposes a complex question into a reasoning chain via systematic prompting and pre-designed actions. Methodologically, we propose three types of domain-adaptable `Plug-and-Play' actions for retrieving real-time information from heterogeneous sources. We also propose a multi-reference faith score (MRFS) to verify and resolve conflicts in the answers. Empirically, we exploit both public benchmarks and a Web3 case study to demonstrate the capability of CoA over other methods.