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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09996v2
• Date: Tue, 9 Jan 2024 21:51:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-11 17:27:46.808778
• 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,ゼロおよび少数ショットの視覚質問応答(VQA)性能を向上させる効果的なプロンプト手法について検討する。 特定のテンプレートがVQAの結果に大きく影響し,戦略的テンプレート選択の必要性が強調される。 自由形式のオープンエンドVQA応答を評価する際の課題を軽減するために,簡単なLCM誘導前処理技術を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.640416680391081
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we explore effective prompting techniques to enhance zero- and few-shot Visual Question Answering (VQA) performance in contemporary Vision-Language Models (VLMs). Central to our investigation is the role of question templates in guiding VLMs to generate accurate answers. We identify that specific templates significantly influence VQA outcomes, underscoring the need for strategic template selection. Another pivotal aspect of our study is augmenting VLMs with image captions, providing them with additional visual cues alongside direct image features in VQA tasks. Surprisingly, this augmentation significantly improves the VLMs' performance in many cases, even though VLMs "see" the image directly! We explore chain-of-thought (CoT) reasoning and find that while standard CoT reasoning causes drops in performance, advanced methods like self-consistency can help recover it. Furthermore, we find that text-only few-shot examples enhance VLMs' alignment with the task format, particularly benefiting models prone to verbose zero-shot answers. Lastly, to mitigate the challenges associated with evaluating free-form open-ended VQA responses using string-matching based VQA metrics, we introduce a straightforward LLM-guided pre-processing technique to adapt the model responses to the expected ground-truth answer distribution. In summary, our research sheds light on the intricacies of prompting strategies in VLMs for VQA, emphasizing the synergistic use of captions, templates, and pre-processing to enhance model efficacy.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,現代視覚言語モデル(VLM)におけるゼロおよび少数ショット視覚質問応答(VQA)性能を向上させる効果的なプロンプト手法について検討する。 調査の中心は、vlmsに正確な回答を生成するための、質問テンプレートの役割です。 特定のテンプレートがVQAの結果に大きく影響し,戦略的テンプレート選択の必要性が強調される。 本研究のもう1つの重要な側面は、画像キャプションによるVLMの増強であり、VQAタスクの直接画像特徴と並行して視覚的手がかりを提供する。 驚いたことに、この拡張によって、VLMが直接画像を見る"にもかかわらず、多くのケースでVLMのパフォーマンスが大幅に向上する。 チェーン・オブ・ソート(CoT)推論を調査し、標準的なCoT推論がパフォーマンスの低下を引き起こすのに対して、自己整合性のような先進的な手法がそれを回復するのに役立ちます。 さらに,テキストのみの少数ショット例は,vlmsのタスク形式へのアライメントを高めること,特にゼロショット回答を冗長化するモデルにメリットがあることを見出した。 最後に,文字列マッチングに基づくVQA測定値を用いて自由形式のオープンエンドVQA応答を評価する際の課題を軽減するため,提案手法はLLM誘導前処理技術を導入し,モデル応答を期待される接地構造応答分布に適応させる。 要約して,本研究はVQAのVLMにおける戦略推進の複雑さに光を当て,キャプション,テンプレート,前処理の相乗的利用を強調し,モデルの有効性を高める。

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