論文の概要: Compositional Chain-of-Thought Prompting for Large Multimodal Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17076v2
• Date: Thu, 28 Mar 2024 23:02:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-01 20:17:13.005698
• Title: Compositional Chain-of-Thought Prompting for Large Multimodal Models
• Title（参考訳）: 大規模マルチモーダルモデルのためのコンポジションチェーン・オブ・サート・プロンプティング
• Authors: Chancharik Mitra, Brandon Huang, Trevor Darrell, Roei Herzig,
• Abstract要約: CCoT(コンポジション・チェーン・オブ・ソート)は、新規なゼロショット・オブ・ソート・プロンプト法である。 まず,Large Language Model(LLM)を用いてSGを生成し,そのSGをプロンプトに使用して応答を生成する。 提案手法は,LMMの性能向上だけでなく,一般的なマルチモーダルベンチマーク上でのLMMの性能向上にも寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.721769077885966
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The combination of strong visual backbones and Large Language Model (LLM) reasoning has led to Large Multimodal Models (LMMs) becoming the current standard for a wide range of vision and language (VL) tasks. However, recent research has shown that even the most advanced LMMs still struggle to capture aspects of compositional visual reasoning, such as attributes and relationships between objects. One solution is to utilize scene graphs (SGs)--a formalization of objects and their relations and attributes that has been extensively used as a bridge between the visual and textual domains. Yet, scene graph data requires scene graph annotations, which are expensive to collect and thus not easily scalable. Moreover, finetuning an LMM based on SG data can lead to catastrophic forgetting of the pretraining objective. To overcome this, inspired by chain-of-thought methods, we propose Compositional Chain-of-Thought (CCoT), a novel zero-shot Chain-of-Thought prompting method that utilizes SG representations in order to extract compositional knowledge from an LMM. Specifically, we first generate an SG using the LMM, and then use that SG in the prompt to produce a response. Through extensive experiments, we find that the proposed CCoT approach not only improves LMM performance on several vision and language VL compositional benchmarks but also improves the performance of several popular LMMs on general multimodal benchmarks, without the need for fine-tuning or annotated ground-truth SGs. Code: https://github.com/chancharikmitra/CCoT
• Abstract（参考訳）: 強力な視覚バックボーンとLLM(Large Language Model)推論の組み合わせにより、LMM(Large Multimodal Models)が、幅広いビジョンと言語(VL)タスクの現在の標準となった。 しかし、近年の研究では、最も先進的なLMMでさえ、属性やオブジェクト間の関係といった、構成的視覚的推論の側面を捉えるのに苦戦していることが示されている。 1つの解決策はシーングラフ(SG)を利用することだ。オブジェクトとその関係と属性は視覚領域とテキスト領域の間のブリッジとして広く利用されている。 しかし、シーングラフデータにはシーングラフアノテーションが必要です。 さらに、SGデータに基づくLMMの微調整は、事前学習対象を壊滅的に忘れてしまう可能性がある。 これを解決するために,LMMから合成知識を抽出するために,SG表現を利用した新しいゼロショット・チェーン・オブ・ソート・プロンプト法であるコンポジション・チェーン・オブ・ソート(CCoT)を提案する。 具体的には、まずLMMを用いてSGを生成し、次にそのSGをプロンプトに使用して応答を生成する。 広範にわたる実験により、提案手法は、複数の視覚および言語VL合成ベンチマークにおけるLMM性能を向上するだけでなく、一般的なマルチモーダルベンチマークにおけるいくつかのLMMの性能も改善する。 コード:https://github.com/chancharikmitra/CCoT

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