論文の概要: VoCoT: Unleashing Visually Grounded Multi-Step Reasoning in Large Multi-Modal Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16919v1
• Date: Mon, 27 May 2024 08:12:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-28 16:31:14.604882
• Title: VoCoT: Unleashing Visually Grounded Multi-Step Reasoning in Large Multi-Modal Models
• Title（参考訳）: VoCoT:大規模マルチモードモデルにおける視覚的接地型マルチステップ推論
• Authors: Zejun Li, Ruipu Luo, Jiwen Zhang, Minghui Qiu, Zhongyu Wei,
• Abstract要約: 本稿では,LMMを用いた推論に適した多段階の視覚的対象中心連鎖推論フレームワークであるVoCoTを提案する。 VoCoTの特徴は,(1)オブジェクト中心の推論経路,(2)オブジェクト概念を多モードのインターリーブ・アライメントで視覚的に表現する,という2つの特徴である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.10766568096317
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While large multi-modal models (LMMs) have exhibited impressive capabilities across diverse tasks, their effectiveness in handling complex tasks has been limited by the prevailing single-step reasoning paradigm. To this end, this paper proposes VoCoT, a multi-step Visually grounded object-centric Chain-of-Thought reasoning framework tailored for inference with LMMs. VoCoT is characterized by two key features: (1) object-centric reasoning paths that revolve around cross-modal shared object-level information, and (2) visually grounded representation of object concepts in a multi-modal interleaved and aligned manner, which effectively bridges the modality gap within LMMs during long-term generation. Additionally, we construct an instruction dataset to facilitate LMMs in adapting to reasoning with VoCoT. By introducing VoCoT into the prevalent open-source LMM architecture, we introduce VolCano. With only 7B parameters and limited input resolution, VolCano demonstrates excellent performance across various scenarios, surpassing SOTA models, including GPT-4V, in tasks requiring complex reasoning. Our code, data and model will be available at https://github.com/RupertLuo/VoCoT.
• Abstract（参考訳）: 大規模マルチモーダルモデル(LMM)は多種多様なタスクにまたがる印象的な能力を示してきたが、複雑なタスクを扱う上での有効性は、一般的なシングルステップ推論パラダイムによって制限されてきた。 そこで本稿では,LMMを用いた推論に適した,多段階の視覚的基盤を持つオブジェクト中心の連鎖推論フレームワークであるVoCoTを提案する。 VoCoT の特徴は,(1) オブジェクト間の共有オブジェクトレベルの情報を取り巻くオブジェクト中心の推論経路,(2) 多モードのインターリーブとアライメントによるオブジェクト概念の視覚的接地表現により,LMM の長期的生成におけるモダリティギャップを効果的に橋渡しする,という2つの特徴である。 さらに,VoCoTを用いた推論に適応してLMMを容易にするための命令データセットを構築した。 オープンソースのLMMアーキテクチャにVoCoTを導入することで、VolCanoを紹介します。 7Bパラメータと限られた入力解像度しか持たないVolCanoは、複雑な推論を必要とするタスクにおいて、GPT-4Vを含むSOTAモデルよりも優れた性能を示す。 私たちのコード、データ、モデルはhttps://github.com/RupertLuo/VoCoT.comで公開されます。

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