論文の概要: MMCTAgent: Multi-modal Critical Thinking Agent Framework for Complex Visual Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18358v1
• Date: Tue, 28 May 2024 16:55:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 17:30:42.177808
• Title: MMCTAgent: Multi-modal Critical Thinking Agent Framework for Complex Visual Reasoning
• Title（参考訳）: MMCTAgent: 複雑なビジュアル推論のためのマルチモーダルクリティカル思考エージェントフレームワーク
• Authors: Somnath Kumar, Yash Gadhia, Tanuja Ganu, Akshay Nambi,
• Abstract要約: MMCTAgentは、複雑な視覚的推論タスクにおける現在のMLLM固有の制限に対処するために設計された、新しい批判的思考エージェントフレームワークである。 人間の認知プロセスや批判的思考にインスパイアされたMCCTAgentは、複数のモーダル情報を反復的に分析し、クエリを分解し、戦略を計画し、その推論を動的に進化させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.651416979200174
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recent advancements in Multi-modal Large Language Models (MLLMs) have significantly improved their performance in tasks combining vision and language. However, challenges persist in detailed multi-modal understanding, comprehension of complex tasks, and reasoning over multi-modal information. This paper introduces MMCTAgent, a novel multi-modal critical thinking agent framework designed to address the inherent limitations of current MLLMs in complex visual reasoning tasks. Inspired by human cognitive processes and critical thinking, MMCTAgent iteratively analyzes multi-modal information, decomposes queries, plans strategies, and dynamically evolves its reasoning. Additionally, MMCTAgent incorporates critical thinking elements such as verification of final answers and self-reflection through a novel approach that defines a vision-based critic and identifies task-specific evaluation criteria, thereby enhancing its decision-making abilities. Through rigorous evaluations across various image and video understanding benchmarks, we demonstrate that MMCTAgent (with and without the critic) outperforms both foundational MLLMs and other tool-augmented pipelines.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multi-modal Large Language Models)の最近の進歩は、視覚と言語を組み合わせたタスクにおいて、その性能を著しく向上させてきた。 しかし、課題は、詳細なマルチモーダル理解、複雑なタスクの理解、多モーダル情報の推論に継続する。 本稿では,MMCTAgentについて紹介する。MMCTAgentは,複雑な視覚的推論タスクにおいて,現在のMLLMの本質的制約に対処するために設計された,マルチモーダルな批判的思考エージェントフレームワークである。 人間の認知プロセスや批判的思考にインスパイアされたMCCTAgentは、複数のモーダル情報を反復的に分析し、クエリを分解し、戦略を計画し、その推論を動的に進化させる。 さらに、MCCTAgentは、視覚に基づく批判を定義し、タスク固有の評価基準を特定し、意思決定能力を高めるという新しいアプローチを通じて、最終回答の検証や自己回帰などの批判的思考要素を取り入れている。 MMCTAgentは、様々な画像およびビデオ理解ベンチマークの厳密な評価を通じて、基礎的MLLMと他のツール拡張パイプラインよりも優れていることを示した。

関連論文リスト

• Insight-V: Exploring Long-Chain Visual Reasoning with Multimodal Large Language Models [64.1799100754406]
  大きな言語モデル(LLM)は、さらなる推論によって拡張された能力と信頼性を示す。 LLM推論の改善へのさまざまな取り組みにもかかわらず、高品質な長鎖推論データと最適化されたトレーニングパイプラインは、まだビジョン言語タスクでは不十分である。 本稿では,1)複雑なマルチモーダルタスクに対する長大かつ堅牢な推論データを生成するための初期の取り組みであるInsight-Vと,2)MLLMの推論能力を高めるための効果的なトレーニングパイプラインを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-21T18:59:55Z)
• Image-of-Thought Prompting for Visual Reasoning Refinement in Multimodal Large Language Models [14.765057045747753]
  CoT(Chain-of-Thought)と関連する合理性に基づく研究は、複雑な推論タスクにおいて、LLM(Large Language Models)の性能を大幅に向上させた。 本稿では,MLLMの視覚的合理性を段階的に抽出する,IoT(Image-of-Thought)プロンプト手法を提案する。 IoTプロンプトは、さまざまなMLLMのさまざまな視覚的理解タスクにおいて、ゼロショットの視覚的推論性能を改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-22T17:56:51Z)
• Cantor: Inspiring Multimodal Chain-of-Thought of MLLM [83.6663322930814]
  視覚的コンテキスト獲得と論理的推論の集約は、視覚的推論タスクに取り組む上で重要であると我々は主張する。 我々はCantorと呼ばれる革新的なマルチモーダルCoTフレームワークを提案し、その特徴は知覚決定アーキテクチャである。 提案手法の有効性を実証し,マルチモーダルCoT性能の大幅な向上を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-24T17:59:48Z)
• Large Multimodal Agents: A Survey [78.81459893884737]
  大規模言語モデル(LLM)は、テキストベースのAIエージェントのパワーで優れたパフォーマンスを実現している。 LLMを利用したAIエージェントをマルチモーダルドメインに拡張することに焦点を当てた、新たな研究トレンドがある。 本総説は, この急速に発展する分野において, 今後の研究に有用な洞察とガイドラインを提供することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-23T06:04:23Z)
• AgentBoard: An Analytical Evaluation Board of Multi-turn LLM Agents [76.95062553043607]
  大きな言語モデル(LLM)を評価することは、その能力を理解し、実践的なアプリケーションへの統合を促進するために不可欠である。 本稿では,LLMエージェントの分析的評価に適したオープンソース評価フレームワークであるAgentBoardを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-24T01:51:00Z)
• Theory of Mind for Multi-Agent Collaboration via Large Language Models [5.2767999863286645]
  本研究では,多エージェント協調型テキストゲームにおけるLarge Language Models (LLMs) ベースのエージェントを,理論オブマインド (ToM) 推論タスクを用いて評価する。 LLMをベースとしたエージェント間の創発的協調行動と高次マインド理論の実証を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-16T07:51:19Z)
• MM-BigBench: Evaluating Multimodal Models on Multimodal Content Comprehension Tasks [56.60050181186531]
  MM-BigBenchを導入し、様々なモデルや命令のパフォーマンスを広範囲に評価する。 本稿では,6タスクにまたがる14のマルチモーダルデータセット上で,20の言語モデル (14 MLLM) を評価し,各タスクに10の指示を与え,新しい洞察を導き出す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-13T11:57:04Z)
• On the Performance of Multimodal Language Models [4.677125897916577]
  本研究は、異なるマルチモーダル命令チューニングアプローチの比較分析を行う。 大規模言語モデルにマルチモーダル機能を組み込む際に,アーキテクチャ選択を導く上で重要な洞察を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T23:33:36Z)
• MM-Vet: Evaluating Large Multimodal Models for Integrated Capabilities [159.9847317300497]
  複雑なマルチモーダルタスクにおける大規模マルチモーダルモデル(LMM)を評価する評価ベンチマークであるMM-Vetを提案する。 近年のLMMは、黒板に書かれた数学の問題を解くこと、ニュース画像の出来事や有名人を推論すること、視覚的ジョークを説明することなど、様々な興味深い能力を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-04T17:59:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。