論文の概要: The Curious Case of Nonverbal Abstract Reasoning with Multi-Modal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12117v1
• Date: Mon, 22 Jan 2024 16:57:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-23 13:12:14.475473
• Title: The Curious Case of Nonverbal Abstract Reasoning with Multi-Modal Large Language Models
• Title（参考訳）: マルチモーダル大言語モデルを用いた非言語抽象推論の奇妙なケース
• Authors: Kian Ahrabian, Zhivar Sourati, Kexuan Sun, Jiarui Zhang, Yifan Jiang, Fred Morstatter, Jay Pujara
• Abstract要約: MLLM(Multi-modal large language model)は、言語情報と視覚情報を統合したものである。 MLLMの革新的展望にもかかわらず、推論能力に対する我々の理解は限られている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.177263185773153
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While large language models (LLMs) are still being adopted to new domains and utilized in novel applications, we are experiencing an influx of the new generation of foundation models, namely multi-modal large language models (MLLMs). These models integrate verbal and visual information, opening new possibilities to demonstrate more complex reasoning abilities at the intersection of the two modalities. However, despite the revolutionizing prospect of MLLMs, our understanding of their reasoning abilities is limited. In this study, we assess the nonverbal abstract reasoning abilities of open-source and closed-source MLLMs using variations of Raven's Progressive Matrices. Our experiments expose the difficulty of solving such problems while showcasing the immense gap between open-source and closed-source models. We also reveal critical shortcomings with individual visual and textual modules, subjecting the models to low-performance ceilings. Finally, to improve MLLMs' performance, we experiment with various methods, such as Chain-of-Thought prompting, resulting in a significant (up to 100%) boost in performance.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)はいまだ新しいドメインに採用され、新しいアプリケーションで利用されているが、我々は新しい世代の基盤モデル、すなわちマルチモーダルな大規模言語モデル(MLLM)が流入している。 これらのモデルは言語情報と視覚情報を統合し、2つのモードの交差点でより複雑な推論能力を示す新しい可能性を開く。 しかし、MLLMの革新的展望にもかかわらず、推論能力に対する私たちの理解は限られている。 本研究では,Ravenのプログレッシブ行列のバリエーションを用いて,オープンソースおよびクローズドソースMLLMの非言語的抽象的推論能力を評価する。 実験では,オープンソースモデルとクローズドソースモデルの間に大きなギャップがあることを示しながら,そのような問題を解決することの難しさを明らかにした。 また,個々の視覚モジュールとテキストモジュールの致命的な欠点を明らかにし,モデルを低性能天井に適用した。 最後に、MLLMの性能を向上させるために、Chain-of-Thoughtプロンプトなどの様々な手法を実験し、その結果、性能が最大100%向上した。

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