論文の概要: How Far Are We from Intelligent Visual Deductive Reasoning?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04732v2
• Date: Fri, 8 Mar 2024 06:47:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-11 10:42:54.829583
• Title: How Far Are We from Intelligent Visual Deductive Reasoning?
• Title（参考訳）: Intelligent Visual Deductive Reasoningからどのくらい離れているのか?
• Authors: Yizhe Zhang, He Bai, Ruixiang Zhang, Jiatao Gu, Shuangfei Zhai, Josh Susskind, Navdeep Jaitly
• Abstract要約: 私たちは、より洗練されているが探求の少ない領域である、視覚に基づく誘惑的推論を掘り下げる。 現在のSOTA VLMでは、未公表の盲点が発見されている。 LLMに適用した場合に有効な標準的な戦略は、視覚的推論タスクによってもたらされる課題にシームレスに対応しないことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.51562357823971
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision-Language Models (VLMs) such as GPT-4V have recently demonstrated incredible strides on diverse vision language tasks. We dig into vision-based deductive reasoning, a more sophisticated but less explored realm, and find previously unexposed blindspots in the current SOTA VLMs. Specifically, we leverage Raven's Progressive Matrices (RPMs), to assess VLMs' abilities to perform multi-hop relational and deductive reasoning relying solely on visual clues. We perform comprehensive evaluations of several popular VLMs employing standard strategies such as in-context learning, self-consistency, and Chain-of-thoughts (CoT) on three diverse datasets, including the Mensa IQ test, IntelligenceTest, and RAVEN. The results reveal that despite the impressive capabilities of LLMs in text-based reasoning, we are still far from achieving comparable proficiency in visual deductive reasoning. We found that certain standard strategies that are effective when applied to LLMs do not seamlessly translate to the challenges presented by visual reasoning tasks. Moreover, a detailed analysis reveals that VLMs struggle to solve these tasks mainly because they are unable to perceive and comprehend multiple, confounding abstract patterns in RPM examples.
• Abstract（参考訳）: gpt-4vのような視覚言語モデル(vlms)は最近、多様な視覚言語タスクに関する驚くべき進歩を実証している。 私たちは、より洗練された、より探索の少ない領域であるビジョンに基づく推論を掘り下げ、現在のsoma vlmsで未公開の盲点を見つけます。 具体的には、Ravenのプログレッシブ・マトリクス(RPM)を利用して、視覚的手がかりのみに依存するマルチホップ・リレーショナルおよび帰納的推論を行うVLMの能力を評価する。 我々は、Mensa IQテスト、インテリジェンステスト、RAVENを含む3つの多様なデータセット上で、コンテキスト内学習、自己整合性、チェーン・オブ・シント(CoT)といった標準的な戦略を用いて、いくつかの人気のあるVLMの包括的な評価を行う。 その結果、テキストベース推論におけるllmの印象的な能力にもかかわらず、視覚的推論における同等の能力を達成するには程遠いことが判明した。 LLMに適用した場合に有効な標準的な戦略は、視覚的推論タスクによってもたらされる課題にシームレスに対応しないことがわかった。 さらに、詳細な分析により、VLMは、主にRPMの例において複数の抽象パターンを知覚し理解できないため、これらの課題を解決するのに苦労していることが明らかとなった。

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