Fugu-MT 論文翻訳(概要): Causal-CoG: A Causal-Effect Look at Context Generation for Boosting Multi-modal Language Models

論文の概要: Causal-CoG: A Causal-Effect Look at Context Generation for Boosting Multi-modal Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06685v1
Date: Sat, 9 Dec 2023 08:44:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-13 18:58:09.672350
Title: Causal-CoG: A Causal-Effect Look at Context Generation for Boosting Multi-modal Language Models
Title（参考訳）: Causal-CoG:マルチモーダル言語モデルの強化のためのコンテキスト生成の因果効果
Authors: Shitian Zhao, Zhuowan Li, Yadong Lu, Alan Yuille, Yan Wang
Abstract要約: Causal Context Generation, Causal-CoGは、推論中に正確なVQAを強化するためにコンテキスト情報を扱うプロンプト戦略である。 10のマルチモーダルベンチマークで広範な実験を行い、一貫した改善を示した。私たちはCasual-CoGがマルチモーダルモデルにおける文脈知識の探索を刺激し、デコードのためのプラグアンドプレイ戦略として機能することを願っている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.429515738164342
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: While Multi-modal Language Models (MLMs) demonstrate impressive multimodal ability, they still struggle on providing factual and precise responses for tasks like visual question answering (VQA). In this paper, we address this challenge from the perspective of contextual information. We propose Causal Context Generation, Causal-CoG, which is a prompting strategy that engages contextual information to enhance precise VQA during inference. Specifically, we prompt MLMs to generate contexts, i.e, text description of an image, and engage the generated contexts for question answering. Moreover, we investigate the advantage of contexts on VQA from a causality perspective, introducing causality filtering to select samples for which contextual information is helpful. To show the effectiveness of Causal-CoG, we run extensive experiments on 10 multimodal benchmarks and show consistent improvements, e.g., +6.30% on POPE, +13.69% on Vizwiz and +6.43% on VQAv2 compared to direct decoding, surpassing existing methods. We hope Casual-CoG inspires explorations of context knowledge in multimodal models, and serves as a plug-and-play strategy for MLM decoding.
Abstract（参考訳）: マルチモーダル言語モデル(MLM)は印象的なマルチモーダル能力を示しているが、視覚的質問応答(VQA)のようなタスクに対して、現実的で正確な応答を提供することに苦慮している。本稿では,文脈情報の観点から,この問題に対処する。提案するCausal Context Generation, Causal-CoGは, 推論中に正確なVQAを高めるために, 文脈情報に係わるプロンプト戦略である。具体的には、mlmsに画像のテキスト記述などのコンテキストを生成し、生成されたコンテキストに質問応答を関連付けるように促します。さらに、因果性の観点からVQA上のコンテキストの利点を考察し、文脈情報が有用なサンプルを選択するために因果性フィルタリングを導入する。 Causal-CoGの有効性を示すため、10個のマルチモーダルベンチマークで広範な実験を行い、POPEでは+6.30%、Vizwizでは+13.69%、VQAv2では+6.43%といった一貫した改善を示した。カジュアルコグはマルチモーダルモデルにおける文脈知識の探求を刺激し、mlmデコーディングのプラグ・アンド・プレイ戦略として役立つことを願っている。

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