論文の概要: MuRAR: A Simple and Effective Multimodal Retrieval and Answer Refinement Framework for Multimodal Question Answering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08521v1
- Date: Fri, 16 Aug 2024 04:32:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-19 16:39:36.925035
- Title: MuRAR: A Simple and Effective Multimodal Retrieval and Answer Refinement Framework for Multimodal Question Answering
- Title(参考訳): MuRAR: マルチモーダル質問応答のための簡易かつ効果的なマルチモーダル検索および回答検索フレームワーク
- Authors: Zhengyuan Zhu, Daniel Lee, Hong Zhang, Sai Sree Harsha, Loic Feujio, Akash Maharaj, Yunyao Li,
- Abstract要約: MuRAR(Multimodal Retrieval and Answer Refinement)というフレームワークを紹介する。
MuRARは、関連するマルチモーダルデータを検索し、応答を洗練してコヒーレントなマルチモーダル回答を生成することで、テキストベースの回答を強化する。
人間の評価結果から, MuRAR が生成するマルチモーダル回答は, 平易なテキスト回答よりも有用で, 可読性が高いことが示唆された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.667894505264789
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent advancements in retrieval-augmented generation (RAG) have demonstrated impressive performance in the question-answering (QA) task. However, most previous works predominantly focus on text-based answers. While some studies address multimodal data, they still fall short in generating comprehensive multimodal answers, particularly for explaining concepts or providing step-by-step tutorials on how to accomplish specific goals. This capability is especially valuable for applications such as enterprise chatbots and settings such as customer service and educational systems, where the answers are sourced from multimodal data. In this paper, we introduce a simple and effective framework named MuRAR (Multimodal Retrieval and Answer Refinement). MuRAR enhances text-based answers by retrieving relevant multimodal data and refining the responses to create coherent multimodal answers. This framework can be easily extended to support multimodal answers in enterprise chatbots with minimal modifications. Human evaluation results indicate that multimodal answers generated by MuRAR are more useful and readable compared to plain text answers.
- Abstract(参考訳): 検索強化世代(RAG)の最近の進歩は,質問応答(QA)タスクにおいて顕著なパフォーマンスを示している。
しかし、それまでのほとんどの作品は、主にテキストベースの回答に焦点を当てていた。
マルチモーダルデータを扱う研究もあるが、概念の説明や特定の目的を達成するためのステップバイステップのチュートリアルの提供など、包括的なマルチモーダル回答の生成には依然として不足している。
この機能は、エンタープライズチャットボットのようなアプリケーションや、顧客サービスや教育システムのような設定で、回答はマルチモーダルデータから得られる。
本稿では,MuRAR(Multimodal Retrieval and Answer Refinement)という,シンプルで効果的なフレームワークを紹介する。
MuRARは、関連するマルチモーダルデータを検索し、応答を洗練してコヒーレントなマルチモーダル回答を生成することで、テキストベースの回答を強化する。
このフレームワークは、最小限の変更で、エンタープライズチャットボットのマルチモーダル回答をサポートするように簡単に拡張できる。
人間の評価結果から, MuRAR が生成するマルチモーダル回答は, 平易なテキスト回答よりも有用で, 可読性が高いことが示唆された。
関連論文リスト
- Multi-Turn Multi-Modal Question Clarification for Enhanced Conversational Understanding [11.004677535859342]
本稿では,Multi-turn Multi-modal Clarifying Questions (MMCQ)タスクを紹介する。
MMCQはテキストと視覚のモダリティを組み合わせて、マルチターン会話でユーザクエリを洗練させる。
マルチターンマルチモーダルの明確化はユニモーダルとシングルターンのアプローチよりも優れ、MRRを12.88%向上させることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-17T04:58:14Z) - UniCoRN: Unified Commented Retrieval Network with LMMs [5.622291796324221]
合成多モーダル検索手法と生成言語アプローチを組み合わせた統一コメント検索ネットワークUniCoRNを紹介する。
合成マルチモーダル検索では+4.5%のリコールが,CoRでは+14.9%のMETEOR/+18.4%のBEMがRAGよりも改善された。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-12T09:49:43Z) - MIRe: Enhancing Multimodal Queries Representation via Fusion-Free Modality Interaction for Multimodal Retrieval [26.585985828583304]
我々は、アライメント中にテキストの特徴を融合させることなく、モダリティインタラクションを実現する検索フレームワークMIReを紹介する。
提案手法では,テキスト駆動型信号を視覚表現に戻すことなく,テキストクエリを視覚埋め込みに対応させることができる。
実験により,我々の事前学習戦略はマルチモーダルクエリの理解を著しく向上させることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-13T04:32:58Z) - Benchmarking Multimodal Retrieval Augmented Generation with Dynamic VQA Dataset and Self-adaptive Planning Agent [102.31558123570437]
マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)に固有の「ハロシン化」問題を緩和する上で,mRAG(Multimodal Retrieval Augmented Generation)が重要な役割を果たしている。
マルチモーダル検索のための自己適応型計画エージェントOmniSearchを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-05T09:27:21Z) - AQA: Adaptive Question Answering in a Society of LLMs via Contextual Multi-Armed Bandit [59.10281630985958]
質問応答(QA)では、異なる質問を異なる回答戦略で効果的に扱うことができる。
本稿では,各質問に対して最適なQA戦略を適応的に選択する動的手法を提案する。
提案手法は,複数のモジュールを持つQAシステムの適応的オーケストレーションに有効であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-20T12:28:18Z) - An Interactive Multi-modal Query Answering System with Retrieval-Augmented Large Language Models [21.892975397847316]
本稿では,新たに開発したマルチモーダル検索フレームワークとナビゲーショングラフインデックスを用いて,対話型マルチモーダルクエリ・アンサーリング(MQA)システムを提案する。
MQAの特筆すべき点は、異なるモダリティの重要性を評価するために、コントラスト学習を利用することである。
本システムは,計算プルーニング技術を用いて改良した,先進的なナビゲーショングラフインデックスによる効率的な検索を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-05T02:01:49Z) - Retrieval Meets Reasoning: Even High-school Textbook Knowledge Benefits Multimodal Reasoning [49.3242278912771]
RMR(Retrieval Meets Reasoning)と呼ばれる新しいマルチモーダルRAGフレームワークについて紹介する。
RMRフレームワークは、最も関連性の高い問合せ対を特定するために、バイモーダル検索モジュールを使用する。
これは、ベンチマークデータセットのスペクトルにわたって様々なビジョン言語モデルの性能を大幅に向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-31T14:23:49Z) - DialCLIP: Empowering CLIP as Multi-Modal Dialog Retriever [83.33209603041013]
マルチモーダルダイアログ検索のためのパラメータ効率の高いプロンプトチューニング手法であるDialCLIPを提案する。
提案手法では,事前学習された視覚言語モデルCLIP内のプロンプトに抽出された文脈特徴を学習するためのマルチモーダルコンテキスト生成手法を提案する。
様々なタイプの検索を容易にするために,CLIP出力からマルチモーダル表現空間へのマッピングを学習するために,複数の専門家を設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-02T07:40:12Z) - Multimodal Multi-Hop Question Answering Through a Conversation Between
Tools and Efficiently Finetuned Large Language Models [20.52053559484399]
我々は、複雑なマルチホップ質問に答えるために、ツールと相互作用する分割・クエリ戦略を採用する。
LLMの推論能力を高めるため,チャットGPTにツール間相互作用型分割・クエリーデータセットを生成する。
提案手法の有効性を評価するため,最近導入された2つの複雑な質問応答データセットについて評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-16T08:22:22Z) - Single-Modal Entropy based Active Learning for Visual Question Answering [75.1682163844354]
視覚質問応答(VQA)のマルチモーダル設定におけるアクティブラーニングに対処する
マルチモーダルな入力,画像,質問を考慮し,有効サンプル取得のための新しい手法を提案する。
私たちの新しいアイデアは、実装が簡単で、コスト効率が高く、他のマルチモーダルタスクにも容易に適応できます。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-21T05:38:45Z) - MultiModalQA: Complex Question Answering over Text, Tables and Images [52.25399438133274]
テキスト,テーブル,画像に対する共同推論を必要とするデータセットであるMultiModalQAを提案する。
大規模で複雑なマルチモーダル質問を生成するための新しいフレームワークを使用してMMQAを作成します。
次に、単一のモダリティから回答できる質問を受け取り、それらを組み合わせてクロスモーダルな質問を生成する形式言語を定義します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-13T09:14:28Z)
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。