論文の概要: VisionGraph: Leveraging Large Multimodal Models for Graph Theory Problems in Visual Context
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04950v1
- Date: Wed, 8 May 2024 10:42:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-09 14:44:45.431635
- Title: VisionGraph: Leveraging Large Multimodal Models for Graph Theory Problems in Visual Context
- Title（参考訳）: VisionGraph:ビジュアルコンテキストにおけるグラフ理論問題に対する大規模マルチモーダルモデルの活用
- Authors: Yunxin Li, Baotian Hu, Haoyuan Shi, Wei Wang, Longyue Wang, Min Zhang,
- Abstract要約: 我々はVisionGraphというベンチマークを設計し、マルチモーダルグラフ理論問題の解法における高度なLMMの能力について検討する。
本稿では、推論過程の論理的精度を高めるために、DPR(Description-Program-Reasoning)連鎖を提案する。
GPT-4V は多段階グラフ推論において Gemini Pro よりも優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.11701706312843
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Large Multimodal Models (LMMs) have achieved impressive success in visual understanding and reasoning, remarkably improving the performance of mathematical reasoning in a visual context. Yet, a challenging type of visual math lies in the multimodal graph theory problem, which demands that LMMs understand the graphical structures accurately and perform multi-step reasoning on the visual graph. Additionally, exploring multimodal graph theory problems will lead to more effective strategies in fields like biology, transportation, and robotics planning. To step forward in this direction, we are the first to design a benchmark named VisionGraph, used to explore the capabilities of advanced LMMs in solving multimodal graph theory problems. It encompasses eight complex graph problem tasks, from connectivity to shortest path problems. Subsequently, we present a Description-Program-Reasoning (DPR) chain to enhance the logical accuracy of reasoning processes through graphical structure description generation and algorithm-aware multi-step reasoning. Our extensive study shows that 1) GPT-4V outperforms Gemini Pro in multi-step graph reasoning; 2) All LMMs exhibit inferior perception accuracy for graphical structures, whether in zero/few-shot settings or with supervised fine-tuning (SFT), which further affects problem-solving performance; 3) DPR significantly improves the multi-step graph reasoning capabilities of LMMs and the GPT-4V (DPR) agent achieves SOTA performance.
- Abstract（参考訳）: 大規模マルチモーダルモデル(LMM)は視覚的理解と推論において顕著な成功を収め、視覚的文脈における数学的推論の性能を著しく向上させた。
しかし、視覚数学の挑戦的なタイプはマルチモーダルグラフ理論の問題にあり、LMMはグラフィカルな構造を正確に理解し、視覚グラフ上で多段階の推論を行う必要がある。
さらに、マルチモーダルグラフ理論の問題を探求することで、生物学、輸送学、ロボット計画といった分野においてより効果的な戦略がもたらされる。
この方向に進むために、我々はVisionGraphというベンチマークを最初に設計し、マルチモーダルグラフ理論問題の解法における高度なLMMの能力を探究した。
接続性から最短経路問題までの8つの複雑なグラフ問題タスクを含んでいる。
次に、図形構造記述生成とアルゴリズム対応多段階推論により、推論プロセスの論理的精度を高めるための記述-プログラム-推論(DPR)チェーンを提案する。
我々の広範な研究は、
1) GPT-4V は多段階グラフ推論において Gemini Pro より優れている。
2)全てのLMMは,ゼロ/フェーショット設定でも教師付き微調整(SFT)であっても,グラフィカルな構造に対して認識精度が劣っている。
3) DPRはLMMの多段階グラフ推論能力を大幅に改善し, GPT-4V (DPR) エージェントはSOTA性能を実現する。
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