論文の概要: Boosting the Power of Small Multimodal Reasoning Models to Match Larger Models with Self-Consistency Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14109v1
• Date: Thu, 23 Nov 2023 17:09:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-27 23:07:10.632551
• Title: Boosting the Power of Small Multimodal Reasoning Models to Match Larger Models with Self-Consistency Training
• Title（参考訳）: 大規模モデルに適合する小型マルチモーダル推論モデルのパワー向上と自己一貫性トレーニング
• Authors: Cheng Tan, Jingxuan Wei, Zhangyang Gao, Linzhuang Sun, Siyuan Li, Xihong Yang, Stan Z. Li
• Abstract要約: マルチモーダル推論(multimodal reasoning)は、複数のモーダルをまたいだモデルによる質問に答える難しいタスクである。 既存のアプローチでは、言語と視覚のモダリティを2段階の推論フレームワークに組み込むことで進歩している。 MC-CoTは,複数の合理性と回答を生成し,投票プロセスを通じて最も正確な選択を行う自己整合性学習戦略である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.07940036854454
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal reasoning is a challenging task that requires models to reason across multiple modalities to answer questions. Existing approaches have made progress by incorporating language and visual modalities into a two-stage reasoning framework, separating rationale generation from answer inference. However, these approaches often fall short due to the inadequate quality of the generated rationales. In this work, we delve into the importance of rationales in model reasoning. We observe that when rationales are completely accurate, the model's accuracy significantly improves, highlighting the need for high-quality rationale generation. Motivated by this, we propose MC-CoT, a self-consistency training strategy that generates multiple rationales and answers, subsequently selecting the most accurate through a voting process. This approach not only enhances the quality of generated rationales but also leads to more accurate and robust answers. Through extensive experiments, we demonstrate that our approach significantly improves model performance across various benchmarks. Remarkably, we show that even smaller base models, when equipped with our proposed approach, can achieve results comparable to those of larger models, illustrating the potential of our approach in harnessing the power of rationales for improved multimodal reasoning. The code is available at https://github.com/chengtan9907/mc-cot.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル推論(multimodal reasoning)は、複数のモーダルをまたいだモデルによる質問に答える難しいタスクである。 既存のアプローチでは、言語と視覚のモダリティを2段階の推論フレームワークに組み込むことで、応答推論から合理的生成を分離する。 しかし、これらのアプローチは、しばしば生成された合理性の不十分な品質のために不足する。 この研究では、モデル推論における理性の重要性を掘り下げる。 理論が完全に正確である場合、モデルの精度が大幅に向上し、高品質な論理生成の必要性が強調される。 MC-CoTは,複数の合理性と回答を生成する自己整合性学習戦略であり,投票プロセスを通じて最も正確なものを選択する。 このアプローチは、生成された合理性の品質を高めるだけでなく、より正確で堅牢な答えをもたらす。 広範な実験を通じて,本手法は様々なベンチマークにおけるモデル性能を著しく向上させることを示した。 注目すべきことに,提案手法を応用すれば,より小さなベースモデルであっても,より大規模なモデルに匹敵する結果が得られることが示され,マルチモーダル推論の改善に合理性のパワーを活用できる可能性が示唆された。 コードはhttps://github.com/chengtan9907/mc-cotで入手できる。

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