Cantor: Inspiring Multimodal Chain-of-Thought of MLLM

📄 arXiv: 2404.16033v1 📥 PDF

作者: Timin Gao, Peixian Chen, Mengdan Zhang, Chaoyou Fu, Yunhang Shen, Yan Zhang, Shengchuan Zhang, Xiawu Zheng, Xing Sun, Liujuan Cao, Rongrong Ji

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2024-04-24

备注: The project page is available at https://ggg0919.github.io/cantor/

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出Cantor框架以解决多模态视觉推理问题

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

关键词: 多模态学习 视觉推理 链式思维 大型语言模型 感知-决策架构 认知能力 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在视觉推理中面临信息不足和低层次工具的局限，导致决策中的幻觉现象。
  2. Cantor框架通过感知-决策架构整合视觉信息，利用多模态大型语言模型的认知能力进行高层信息推导。
  3. 实验结果显示，Cantor在两个复杂视觉推理数据集上显著提升了多模态CoT性能，且无需额外的微调。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）和链式思维（CoT）方法的出现，视觉推理问题通常被分解为可管理的子任务，并通过各种外部工具顺序解决。然而，这种范式面临着由于视觉信息不足和低层次感知工具的局限性而导致的决策中的潜在“幻觉”挑战。本文探讨了多模态CoT在复杂视觉推理任务中的应用，提出了一种创新的多模态CoT框架Cantor，该框架通过感知-决策架构整合视觉输入，分析图像和问题，确保与实际上下文的更紧密对齐。实验结果表明，该框架在两个复杂视觉推理数据集上的多模态CoT性能显著提升，无需微调或真实推理依据。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决复杂视觉推理任务中的信息不足和决策幻觉问题。现有方法依赖低层次感知工具，无法提供必要的抽象总结，导致推理能力受限。

核心思路：Cantor框架通过整合视觉上下文和逻辑推理，提升了多模态大型语言模型在视觉推理任务中的表现。该设计旨在通过更好地对齐视觉信息与决策过程，减少决策中的幻觉现象。

技术框架：Cantor的整体架构包括感知模块和决策模块。感知模块负责分析输入的视觉信息，决策模块则利用分析结果生成推理链。该框架确保了视觉输入与问题的紧密结合。

关键创新：Cantor的主要创新在于其感知-决策架构，能够有效整合视觉信息与逻辑推理，显著提升了多模态CoT的生成过程。这一设计与传统方法的本质区别在于其对视觉上下文的深度理解与应用。

关键设计：在技术细节上，Cantor采用了先进的多模态大型语言模型，利用其认知功能进行高层信息推导。具体的参数设置和损失函数设计未在摘要中详细说明，需参考原文获取更多信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，Cantor框架在两个复杂视觉推理数据集上的多模态CoT性能显著提升，具体提升幅度未在摘要中提供，显示出其在无需微调的情况下的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能视觉系统、自动化推理、机器人视觉等。通过提升视觉推理能力，Cantor框架可以在多种实际场景中提供更准确的决策支持，推动智能系统的进一步发展。

📄 摘要（原文）

With the advent of large language models(LLMs) enhanced by the chain-of-thought(CoT) methodology, visual reasoning problem is usually decomposed into manageable sub-tasks and tackled sequentially with various external tools. However, such a paradigm faces the challenge of the potential "determining hallucinations" in decision-making due to insufficient visual information and the limitation of low-level perception tools that fail to provide abstract summaries necessary for comprehensive reasoning. We argue that converging visual context acquisition and logical reasoning is pivotal for tackling visual reasoning tasks. This paper delves into the realm of multimodal CoT to solve intricate visual reasoning tasks with multimodal large language models(MLLMs) and their cognitive capability. To this end, we propose an innovative multimodal CoT framework, termed Cantor, characterized by a perception-decision architecture. Cantor first acts as a decision generator and integrates visual inputs to analyze the image and problem, ensuring a closer alignment with the actual context. Furthermore, Cantor leverages the advanced cognitive functions of MLLMs to perform as multifaceted experts for deriving higher-level information, enhancing the CoT generation process. Our extensive experiments demonstrate the efficacy of the proposed framework, showing significant improvements in multimodal CoT performance across two complex visual reasoning datasets, without necessitating fine-tuning or ground-truth rationales. Project Page: https://ggg0919.github.io/cantor/ .