Are Language Models Puzzle Prodigies? Algorithmic Puzzles Unveil Serious Challenges in Multimodal Reasoning
作者: Deepanway Ghosal, Vernon Toh Yan Han, Chia Yew Ken, Soujanya Poria
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2024-03-06 (更新: 2024-03-13)
💡 一句话要点
提出多模态拼图求解任务以评估语言模型的推理能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态推理 算法拼图 视觉问答 语言模型 数据集构建
📋 核心要点
- 现有大型语言模型在多模态推理任务中表现不佳，尤其是在解决复杂算法拼图时，存在显著的性能差距。
- 论文提出了AlgoPuzzleVQA数据集，专注于多模态拼图求解，结合视觉理解与算法推理能力的评估。
- 实验结果显示，当前大型语言模型在拼图求解中的表现接近随机，揭示了其在多模态推理中的局限性。
📝 摘要（中文）
本文引入了多模态拼图求解的新任务，置于视觉问答的背景下。我们提出了新的数据集AlgoPuzzleVQA，旨在挑战和评估多模态语言模型在解决需要视觉理解、语言理解和复杂算法推理的算法拼图的能力。拼图涵盖布尔逻辑、组合数学、图论、优化、搜索等多种数学和算法主题，旨在评估视觉数据解释与算法问题解决能力之间的差距。数据集由人类编写的代码自动生成，确保拼图具有精确解法，且可在推理复杂性和数据集规模上任意扩展。研究发现，像GPT4V和Gemini等大型语言模型在拼图求解任务中的表现有限，许多拼图的多选问答设置中表现接近随机，强调了整合视觉、语言和算法知识以解决复杂推理问题的挑战。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决多模态拼图求解任务中的性能不足，现有方法在视觉理解与算法推理结合方面存在明显挑战。
核心思路：通过构建AlgoPuzzleVQA数据集，论文设计了一系列算法拼图，要求模型同时具备视觉和语言理解能力，以此评估其综合推理能力。
技术框架：整体架构包括数据集生成、拼图设计、模型训练和评估四个主要模块。数据集由人类编写的代码自动生成，确保拼图具有精确解法。
关键创新：最重要的创新在于提出了多模态拼图求解这一新任务，并通过自动生成的数据集来评估模型的推理能力，填补了现有研究的空白。
关键设计：数据集设计中，拼图涵盖多种算法主题，确保其复杂性可扩展，且所有拼图均可通过算法精确求解，避免了繁琐的人类计算。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，GPT4V和Gemini等大型语言模型在多模态拼图求解任务中的表现接近随机，显示出其在处理复杂推理问题时的局限性。这一发现强调了多模态知识整合的重要性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括教育、智能问答系统和机器人推理等。通过提升模型在多模态推理中的能力，可以更好地支持复杂问题的自动解答，推动智能系统的实际应用和发展。
📄 摘要（原文）
This paper introduces the novel task of multimodal puzzle solving, framed within the context of visual question-answering. We present a new dataset, AlgoPuzzleVQA designed to challenge and evaluate the capabilities of multimodal language models in solving algorithmic puzzles that necessitate both visual understanding, language understanding, and complex algorithmic reasoning. We create the puzzles to encompass a diverse array of mathematical and algorithmic topics such as boolean logic, combinatorics, graph theory, optimization, search, etc., aiming to evaluate the gap between visual data interpretation and algorithmic problem-solving skills. The dataset is generated automatically from code authored by humans. All our puzzles have exact solutions that can be found from the algorithm without tedious human calculations. It ensures that our dataset can be scaled up arbitrarily in terms of reasoning complexity and dataset size. Our investigation reveals that large language models (LLMs) such as GPT4V and Gemini exhibit limited performance in puzzle-solving tasks. We find that their performance is near random in a multi-choice question-answering setup for a significant number of puzzles. The findings emphasize the challenges of integrating visual, language, and algorithmic knowledge for solving complex reasoning problems.