論文の概要: Investigating Prompting Techniques for Zero- and Few-Shot Visual Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09996v1
• Date: Fri, 16 Jun 2023 17:47:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-19 12:43:12.642213
• Title: Investigating Prompting Techniques for Zero- and Few-Shot Visual Question Answering
• Title（参考訳）: ゼロ・Few-Shotビジュアル質問応答のためのプロンプト技術の検討
• Authors: Rabiul Awal, Le Zhang, Aishwarya Agrawal
• Abstract要約: 本稿では,ゼロショットVQA性能を向上させるため,BLIP2モデルに着目した様々なプロンプト戦略について検討する。 本研究は,様々な質問テンプレートの有効性,少数例の役割,チェーン・オブ・ソート(CoT)推論の影響,画像キャプションを付加的な視覚的手がかりとして活用することのメリットについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.947269514522506
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Visual question answering (VQA) is a challenging task that requires the ability to comprehend and reason with visual information. While recent vision-language models have made strides, they continue to struggle with zero-shot VQA, particularly in handling complex compositional questions and adapting to new domains i.e. knowledge-based reasoning. This paper explores the use of various prompting strategies, focusing on the BLIP2 model, to enhance zero-shot VQA performance. We conduct a comprehensive investigation across several VQA datasets, examining the effectiveness of different question templates, the role of few-shot exemplars, the impact of chain-of-thought (CoT) reasoning, and the benefits of incorporating image captions as additional visual cues. Despite the varied outcomes, our findings demonstrate that carefully designed question templates and the integration of additional visual cues, like image captions, can contribute to improved VQA performance, especially when used in conjunction with few-shot examples. However, we also identify a limitation in the use of chain-of-thought rationalization, which negatively affects VQA accuracy. Our study thus provides critical insights into the potential of prompting for improving zero-shot VQA performance.
• Abstract（参考訳）: 視覚的質問応答(VQA)は、視覚情報を用いて理解し、推論する能力を必要とする課題である。 最近の視覚言語モデルは進歩しているが、特に複雑な構成問題に対処し、知識に基づく推論という新しい領域に適応する際、ゼロショットのVQAに苦しむ。 本稿では,ゼロショットVQA性能を向上させるため,BLIP2モデルに着目した様々なプロンプト戦略について検討する。 いくつかのVQAデータセットに対する包括的調査を行い、異なる質問テンプレートの有効性、いくつかの例題の役割、チェーン・オブ・シンク(CoT)推論の影響、画像キャプションを付加的な視覚的手がかりとして組み込むことのメリットなどを検討した。 様々な結果にもかかわらず,画像キャプションのような注意深い質問テンプレートや付加的な視覚的手がかりの統合は,VQAの性能向上に寄与する可能性が示唆された。 しかし、VQAの精度に悪影響を及ぼすチェーン・オブ・ソート・合理化の使用の限界も同定する。 そこで本研究では,ゼロショットVQAの性能向上を促す可能性について,重要な知見を提供する。

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