論文の概要: MM-PhyRLHF: Reinforcement Learning Framework for Multimodal Physics Question-Answering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12926v1
- Date: Fri, 19 Apr 2024 14:52:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-22 14:46:18.463485
- Title: MM-PhyRLHF: Reinforcement Learning Framework for Multimodal Physics Question-Answering
- Title（参考訳）: MM-PhyRLHF:マルチモーダル物理質問応答のための強化学習フレームワーク
- Authors: Avinash Anand, Janak Kapuriya, Chhavi Kirtani, Apoorv Singh, Jay Saraf, Naman Lal, Jatin Kumar, Adarsh Raj Shivam, Astha Verma, Rajiv Ratn Shah, Roger Zimmermann,
- Abstract要約: マルチモーダル物理MCQに応答するLMMモデルを提案する。
ドメイン適応には、インドの高校レベルのマルチモーダル物理問題からなるMM-PhyQAデータセットを利用する。
画像キャプションでは、各画像に図の詳細な説明を加え、幻覚と画像処理エラーを最小限に抑える。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.87943023416162
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent advancements in LLMs have shown their significant potential in tasks like text summarization and generation. Yet, they often encounter difficulty while solving complex physics problems that require arithmetic calculation and a good understanding of concepts. Moreover, many physics problems include images that contain important details required to understand the problem's context. We propose an LMM-based chatbot to answer multimodal physics MCQs. For domain adaptation, we utilize the MM-PhyQA dataset comprising Indian high school-level multimodal physics problems. To improve the LMM's performance, we experiment with two techniques, RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) and Image Captioning. In image captioning, we add a detailed explanation of the diagram in each image, minimizing hallucinations and image processing errors. We further explore the integration of Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) methodology inspired by the ranking approach in RLHF to enhance the human-like problem-solving abilities of the models. The RLHF approach incorporates human feedback into the learning process of LLMs, improving the model's problem-solving skills, truthfulness, and reasoning capabilities, minimizing the hallucinations in the answers, and improving the quality instead of using vanilla-supervised fine-tuned models. We employ the LLaVA open-source model to answer multimodal physics MCQs and compare the performance with and without using RLHF.
- Abstract（参考訳）: LLMの最近の進歩は、テキスト要約や生成といったタスクにおいて、その大きな可能性を示している。
しかし、算術計算と概念の理解を必要とする複雑な物理問題を解く際に、しばしば困難に遭遇する。
さらに、物理問題の多くは、問題のコンテキストを理解するために必要な重要な詳細を含む画像を含んでいる。
マルチモーダル物理MCQに応答するLMMベースのチャットボットを提案する。
ドメイン適応には、インドの高校レベルのマルチモーダル物理問題からなるMM-PhyQAデータセットを利用する。
LMMの性能を向上させるために,RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)と画像キャプションという2つの手法を実験した。
画像キャプションでは、各画像に図の詳細な説明を加え、幻覚と画像処理エラーを最小限に抑える。
さらに,RLHFのランク付け手法にインスパイアされた強化学習(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)手法の統合について検討する。
RLHFアプローチは、LLMの学習プロセスに人間のフィードバックを取り入れ、モデルの問題解決スキル、真理性、推論能力を改善し、回答における幻覚を最小化し、バニラが監督する微調整モデルを使う代わりに品質を改善する。
我々はLLaVAオープンソースモデルを用いてマルチモーダル物理MCQに答え、その性能をRLHFを使わずに比較する。
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