論文の概要: Retrieval-augmented Multi-modal Chain-of-Thoughts Reasoning for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01714v2
• Date: Sun, 3 Mar 2024 06:12:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 01:30:46.830798
• Title: Retrieval-augmented Multi-modal Chain-of-Thoughts Reasoning for Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルに対する検索強化マルチモーダル・チェーン推論
• Authors: Bingshuai Liu, Chenyang Lyu, Zijun Min, Zhanyu Wang, Jinsong Su, Longyue Wang
• Abstract要約: Chain of Thought (CoT)アプローチは、複雑な推論タスクにおいて、LLM(Large Language Models)の能力を高めるために使用できる。 しかし、マルチモーダル推論における最適なCoT実例の選択は、まだ検討されていない。 本稿では,この課題に対処する新しい手法として,検索機構を用いて実演例を自動的に選択する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.256069117502385
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The advancement of Large Language Models (LLMs) has brought substantial attention to the Chain of Thought (CoT) approach, primarily due to its ability to enhance the capability of LLMs on complex reasoning tasks. Moreover, the significance of CoT approaches extends to the application of LLMs for multi-modal tasks. However, the selection of optimal CoT demonstration examples in multi-modal reasoning remains less explored for LLMs due to the inherent complexity of multi-modal examples. In this paper, we introduce a novel approach that addresses this challenge by using retrieval mechanisms to dynamically and automatically select demonstration examples based on cross-modal and intra-modal similarities. Furthermore, we employ a Stratified Sampling method of categorising demonstration examples into groups based on their types and then retrieving examples from different groups respectively to promote the diversity of demonstration examples. Through a series of experiments on two popular benchmark datasets: ScienceQA and MathVista, we demonstrate that our approach significantly improves the performance of GPT-4 by 6% on ScienceQA and 12.9% on MathVista, and enhances the performance of GPT-4V on two datasets by 2.7%, substantially improving the performance of the most advanced LLMs and LMMs for complex multi-modal reasoning tasks.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の進歩は、複雑な推論タスクにおいてLLMの能力を高める能力によって、CoT(Chain of Thought)アプローチに大きな注目を集めている。 さらに、CoT アプローチの重要性は、マルチモーダルタスクに対する LLM の適用にまで及ぶ。 しかし、マルチモーダル推論における最適なCoT実例の選択は、マルチモーダル実例固有の複雑さのため、LLMでは検討されていない。 本稿では,この課題に対処する新しい手法を提案する。探索機構を用いて,モーダル・イントラモーダル類似性に基づく実演例を動的かつ自動選択する。 さらに,実演例を種類別に分類し,それぞれ異なるグループの例を抽出し,実演例の多様性を促進する階層化サンプリング手法を採用する。 我々は,ScienceQAとMathVistaの2つのベンチマークデータセットに関する一連の実験を通じて,GPT-4の性能がScienceQAで6%,MathVistaで12.9%向上し,GPT-4Vが2.7%向上し,複雑なマルチモーダル推論タスクにおいて最も進んだLLMとLMMの性能が大幅に向上することが実証された。

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