Plug-and-Play Grounding of Reasoning in Multimodal Large Language Models

📄 arXiv: 2403.19322v2 📥 PDF

作者: Jiaxing Chen, Yuxuan Liu, Dehu Li, Xiang An, Weimo Deng, Ziyong Feng, Yongle Zhao, Yin Xie

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2024-03-28 (更新: 2024-06-18)

备注: 15 pages, 8 figures

💡 一句话要点

提出P2G框架以解决多模态大语言模型的推理细节捕捉问题

🎯 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 视觉推理 图像细节捕捉 专家代理 P2G框架 高分辨率图像 推理能力

📋 核心要点

  1. 现有的多模态大语言模型在图像细节捕捉方面存在不足，尤其是在高分辨率图像中难以有效理解文本和对象。
  2. 本文提出的P2G框架通过专家代理实现推理与图像元素的即时对接，增强了多模态提示下的推理能力。
  3. 在P2GB基准测试中，P2G在视觉推理任务上表现出色，达到了与GPT-4V相当的性能，展示了其有效性。

📝 摘要（中文）

多模态大语言模型（MLLMs）因其先进的指令跟随和推理能力而受到广泛关注，但在图像的细节捕捉上存在局限，尤其是在高分辨率样本中。为此，本文提出了P2G框架，利用MLLMs的工具使用潜力，通过专家代理实现推理与图像中关键视觉和文本元素的即时对接，从而支持多模态提示下的深度推理。此外，本文还开发了P2GB基准，以评估MLLMs在理解高分辨率图像中对象间关系和文本内容的能力。实验结果表明，P2G在视觉推理任务上表现优越，性能与7B主干的GPT-4V相当，展示了外部代理在MLLMs中进行推理对接的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态大语言模型在高分辨率图像中对文本和对象细节捕捉不足的问题。现有方法在图像标记过程中存在局限，导致推理能力受限。

核心思路：P2G框架利用MLLMs的工具使用潜力，通过引入专家代理实现推理与图像中关键元素的即时对接，从而提升推理的准确性和深度。

技术框架：P2G框架包括多个模块，首先是图像输入模块，接着是专家代理模块，最后是推理输出模块。该框架支持多模态提示，能够灵活地对接不同的视觉和文本信息。

关键创新：P2G的主要创新在于通过外部专家代理实现推理的即时对接，这与传统的单一模型扩展方法有本质区别，后者往往无法有效捕捉细节。

关键设计：在设计上，P2G采用了特定的损失函数来优化推理与图像元素的对接效果，同时在网络结构上引入了多模态融合层，以增强不同模态信息的交互。具体参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

在P2GB基准测试中，P2G框架在视觉推理任务上取得了与7B主干的GPT-4V相当的性能，展示了其在高分辨率图像理解中的有效性，显著提升了多模态大语言模型的推理能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能视觉系统、自动驾驶、医疗影像分析等，能够有效提升多模态系统在复杂场景下的推理能力。未来，P2G框架有望推动更高效的多模态学习和应用，促进人机交互的智能化发展。

📄 摘要（原文）

The rise of Multimodal Large Language Models (MLLMs), renowned for their advanced instruction-following and reasoning capabilities, has significantly propelled the field of visual reasoning. However, due to limitations in their image tokenization processes, most MLLMs struggle to capture fine details of text and objects in images, especially in high-resolution samples. To overcome this limitation, we introduce P2G, a novel framework for plug-and-play grounding in MLLMs. P2G utilizes the tool-usage potential of MLLMs to employ expert agents for on-the-fly grounding of reasoning into critical visual and textual elements in images, thereby enabling deliberate reasoning through multimodal prompting. Additionally, we develop P2GB, a benchmark designed to evaluate MLLMs' proficiency in understanding inter-object relationships and textual content in challenging high-resolution images. Extensive experiments on visual reasoning tasks demonstrate the superiority of P2G, achieving performance comparable to GPT-4V on P2GB with a 7B backbone. Our work underscores the potential of grounding reasoning with external agents in MLLMs, presenting a promising alternative to mere model scaling.