CogCoM: A Visual Language Model with Chain-of-Manipulations Reasoning
作者: Ji Qi, Ming Ding, Weihan Wang, Yushi Bai, Qingsong Lv, Wenyi Hong, Bin Xu, Lei Hou, Juanzi Li, Yuxiao Dong, Jie Tang
分类: cs.CV, cs.CL
发布日期: 2024-02-06 (更新: 2025-03-02)
备注: 21 pages, 10 figures
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出CogCoM以解决视觉语言模型中的推理不足问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 视觉语言模型 推理机制 操作链 多模态学习 自动化数据生成 模型可解释性 复杂视觉问题
📋 核心要点
- 现有视觉语言模型在处理复杂视觉推理时存在不足，导致模型在细致的视觉问题上表现不佳。
- 本文提出了操作链机制，使模型能够逐步进行视觉推理，主动进行内在操作以解决问题。
- 训练后的CogCoM模型在多个基准测试中表现优异，达到了最新的性能水平，且保持了良好的可解释性。
📝 摘要（中文）
视觉语言模型（VLMs）因其在将视觉指令与响应对齐方面的广泛有效性而受到关注。然而，这种对齐训练使得模型忽视了重要的视觉推理，导致在复杂视觉问题上的失败和不准确的响应。本文提出了“操作链”机制，使得VLMs能够逐步解决问题并提供证据。经过训练，模型能够通过内在操作（如定位、放大）主动解决各种视觉问题，而无需外部工具，同时允许用户追踪错误原因。我们设计了灵活的操作、自动化数据生成管道、兼容的VLM架构以及多样化的模型训练过程。经过训练的CogCoM模型在9个基准测试中表现出色，展现了其有效性和可解释性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决视觉语言模型在复杂视觉推理中的不足，现有方法往往忽视了细致的视觉推理，导致不准确的响应和失败。
核心思路：提出“操作链”机制，使模型能够逐步进行视觉问题的解决，借鉴人类在解决视觉问题时的认知过程，增强模型的推理能力。
技术框架：整体架构包括灵活的操作设计、自动化数据生成管道、兼容的多轮多图像VLM架构，以及多样化的模型训练过程，确保模型能够处理复杂的视觉任务。
关键创新：最重要的创新在于引入了操作链机制，使得模型能够在没有外部工具的情况下，通过内在操作逐步解决问题，这与现有方法的直接对齐训练形成鲜明对比。
关键设计：在模型设计中，采用了17B参数的架构，手动标注了6000个高质量样本，使用了适应性损失函数和多样化的网络结构，以提升模型的推理能力和准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
CogCoM模型在9个基准测试中表现出色，达到了最新的性能水平，超越了现有的视觉语言模型，展现了显著的提升幅度，尤其在复杂视觉推理任务中，表现优于传统方法，证明了其有效性和可解释性。
🎯 应用场景
CogCoM模型在视觉推理和复杂问题解决方面具有广泛的应用潜力，适用于教育、自动化客服、图像分析等领域。其可解释性使得用户能够理解模型的决策过程，提升了实际应用的可信度和有效性。未来，该模型有望推动更多智能系统在视觉理解方面的进步。
📄 摘要（原文）
Vision-Language Models (VLMs) have demonstrated their broad effectiveness thanks to extensive training in aligning visual instructions to responses. However, such training of conclusive alignment leads models to ignore essential visual reasoning, further resulting in failures in meticulous visual problems and unfaithful responses. Drawing inspiration from human cognition in solving visual problems (e.g., marking, zoom in), this paper introduces Chain of Manipulations, a mechanism that enables VLMs to solve problems step-by-step with evidence. After training, models can solve various visual problems by eliciting intrinsic manipulations (e.g., grounding, zoom in) with results (e.g., boxes, image) actively without involving external tools, while also allowing users to trace error causes. We study the roadmap to implement this mechanism, including (1) a flexible design of manipulations upon extensive analysis, (2) an efficient automated data generation pipeline, (3) a compatible VLM architecture capable of multi-turn multi-image, and (4) a model training process for versatile capabilities. With the design, we also manually annotate 6K high-quality samples for the challenging graphical mathematical problems. Our trained model, \textbf{CogCoM}, equipped with this mechanism with 17B parameters achieves state-of-the-art performance across 9 benchmarks from 4 categories, demonstrating the effectiveness while preserving the interpretability. Our code, model weights, and collected data are publicly available at https://github.com/THUDM/CogCoM.