論文の概要: Measuring and Improving Chain-of-Thought Reasoning in Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04461v1
• Date: Fri, 8 Sep 2023 17:49:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-11 12:45:14.150674
• Title: Measuring and Improving Chain-of-Thought Reasoning in Vision-Language Models
• Title（参考訳）: 視覚言語モデルにおける思考連鎖推論の測定と改善
• Authors: Yangyi Chen, Karan Sikka, Michael Cogswell, Heng Ji, Ajay Divakaran
• Abstract要約: 視覚言語モデル(VLM)は近年,人間のような出力を生成できる視覚アシスタントとして,強力な有効性を示している。 我々は、既存の最先端のVLMを評価し、最高の性能モデルでさえ、強力な視覚的推論能力と一貫性を示すことができないことを発見した。 本稿では,VLMの推論性能と一貫性の向上を目的とした2段階トレーニングフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.748973163151
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Vision-language models (VLMs) have recently demonstrated strong efficacy as visual assistants that can parse natural queries about the visual content and generate human-like outputs. In this work, we explore the ability of these models to demonstrate human-like reasoning based on the perceived information. To address a crucial concern regarding the extent to which their reasoning capabilities are fully consistent and grounded, we also measure the reasoning consistency of these models. We achieve this by proposing a chain-of-thought (CoT) based consistency measure. However, such an evaluation requires a benchmark that encompasses both high-level inference and detailed reasoning chains, which is costly. We tackle this challenge by proposing a LLM-Human-in-the-Loop pipeline, which notably reduces cost while simultaneously ensuring the generation of a high-quality dataset. Based on this pipeline and the existing coarse-grained annotated dataset, we build the CURE benchmark to measure both the zero-shot reasoning performance and consistency of VLMs. We evaluate existing state-of-the-art VLMs, and find that even the best-performing model is unable to demonstrate strong visual reasoning capabilities and consistency, indicating that substantial efforts are required to enable VLMs to perform visual reasoning as systematically and consistently as humans. As an early step, we propose a two-stage training framework aimed at improving both the reasoning performance and consistency of VLMs. The first stage involves employing supervised fine-tuning of VLMs using step-by-step reasoning samples automatically generated by LLMs. In the second stage, we further augment the training process by incorporating feedback provided by LLMs to produce reasoning chains that are highly consistent and grounded. We empirically highlight the effectiveness of our framework in both reasoning performance and consistency.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語モデル(vlms)は最近、視覚コンテンツに関する自然なクエリを解析し、人間のような出力を生成するビジュアルアシスタントとして強い効果を示している。 本研究では,これらのモデルが知覚情報に基づく人間的推論を実証する能力について検討する。 推論能力の完全一貫性と基礎化の程度に関する重要な懸念に対処するため、これらのモデルの推論一貫性も測定する。 これを実現するために,チェーン・オブ・シント(CoT)に基づく一貫性尺度を提案する。 しかし、そのような評価には高レベルの推論と詳細な推論チェーンの両方を含むベンチマークが必要である。 LLM-Human-in-the-Loopパイプラインを提案することで、この課題に対処する。 このパイプラインと既存の粗粒化アノテートデータセットに基づいて、VLMのゼロショット推論性能と一貫性の両方を測定するためにCUREベンチマークを構築します。 我々は、既存の最先端のVLMを評価し、最高の性能モデルでさえ、強い視覚的推論能力と一貫性を示すことができず、VLMが体系的かつ一貫して人間のように視覚的推論を実行できるようにするためには、かなりの努力が必要であることを示す。 初期段階として,VLMの推論性能と一貫性の向上を目的とした2段階トレーニングフレームワークを提案する。 第1段階では、LLMが自動的に生成するステップバイステップ推論サンプルを使用して、VLMの教師付き微調整を行う。 第2段階では,LLMによるフィードバックを取り入れて,高度に一貫性のある推論連鎖を生成することにより,トレーニングプロセスをさらに強化する。 我々は、推論性能と一貫性の両方において、フレームワークの有効性を実証的に強調する。

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