論文の概要: Towards a Unified Multimodal Reasoning Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15021v1
• Date: Fri, 22 Dec 2023 19:07:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 20:10:31.804489
• Title: Towards a Unified Multimodal Reasoning Framework
• Title（参考訳）: 統一マルチモーダル推論フレームワークに向けて
• Authors: Abhinav Arun and Dipendra Singh Mal and Mehul Soni and Tomohiro Sawada
• Abstract要約: 本稿では,チェーン・オブ・ソート(CoT)推論と視覚質問応答(VQA)技術の組み合わせがもたらす影響について検討する。 テキストVQAとScienceQAのデータセットを用いて、3つのテキスト埋め込み手法と3つの視覚埋め込み手法の有効性を評価した。 実験の結果,これらの手法がLMの推論能力と質問応答能力を向上させる可能性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5120567378386615
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in deep learning have led to the development of powerful language models (LMs) that excel in various tasks. Despite these achievements, there is still room for improvement, particularly in enhancing reasoning abilities and incorporating multimodal data. This report investigates the potential impact of combining Chain-of-Thought (CoT) reasoning and Visual Question Answering (VQA) techniques to improve LM's accuracy in solving multiple-choice questions. By employing TextVQA and ScienceQA datasets, we assessed the effectiveness of three text embedding methods and three visual embedding approaches. Our experiments aimed to fill the gap in current research by investigating the combined impact of CoT and VQA, contributing to the understanding of how these techniques can improve the reasoning capabilities of state-of-the-art models like GPT-4. Results from our experiments demonstrated the potential of these approaches in enhancing LM's reasoning and question-answering capabilities, providing insights for further research and development in the field, and paving the way for more accurate and reliable AI systems that can handle complex reasoning tasks across multiple modalities.
• Abstract（参考訳）: 近年のディープラーニングの進歩は、様々なタスクに優れた強力な言語モデル(LM)の開発につながっている。 これらの成果にもかかわらず、特に推論能力の向上とマルチモーダルデータの導入には改善の余地がある。 本報告は,複数質問の解答におけるLMの精度を向上させるために,CoT推論とVQA技術を組み合わせることによる潜在的影響について検討する。 テキストVQAとScienceQAを用いて、3つのテキスト埋め込み手法と3つの視覚埋め込み手法の有効性を評価した。 本実験は,CoTとVQAの複合的影響を調査することによって,現在の研究のギャップを埋めることを目的としており,これらの技術がGPT-4のような最先端モデルの推論能力をいかに改善できるかの理解に寄与している。 実験の結果は、LMの推論能力と質問応答能力の向上、この分野におけるさらなる研究と開発のための洞察の提供、および複数のモードにわたる複雑な推論タスクを処理可能なより正確で信頼性の高いAIシステムの実現における、これらのアプローチの可能性を実証した。

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