論文の概要: Image First or Text First? Optimising the Sequencing of Modalities in Large Language Model Prompting and Reasoning Tasks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03062v1
- Date: Fri, 4 Oct 2024 00:55:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-03 04:06:08.346637
- Title: Image First or Text First? Optimising the Sequencing of Modalities in Large Language Model Prompting and Reasoning Tasks
- Title（参考訳）: 画像ファーストかテキストファーストか? 大規模言語モデルにおけるモーダリティのシークエンシングの最適化と推論
- Authors: Grant Wardle, Teo Susnjak,
- Abstract要約: 本稿では,マルチモーダル内における画像とテキストのシークエンシングが,大規模言語モデル(LLM)の推論性能にどのように影響するかを検討する。
単一の画像を含む単純なタスクに対して、モダリティシークエンシングは精度に明確な影響を及ぼした。
複数の画像と複雑な推論ステップを含むより複雑なタスクでは、シークエンシングの効果が減少し、おそらくタスクの認知的要求が増大したためである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper examines how the sequencing of images and text within multi-modal prompts influences the reasoning performance of large language models (LLMs). We performed empirical evaluations using three commercial LLMs. Our results demonstrate that the order in which modalities are presented can significantly affect performance, particularly in tasks of varying complexity. For simpler tasks involving a single image, modality sequencing had a clear impact on accuracy. However, in more complex tasks involving multiple images and intricate reasoning steps, the effect of sequencing diminished, likely due to the increased cognitive demands of the task. Our findings also highlight the importance of question/prompt structure. In nested and multi-step reasoning tasks, modality sequencing played a key role in shaping model performance. While LLMs excelled in the initial stages of reasoning, they struggled to re-incorporate earlier information, underscoring the challenges of multi-hop reasoning within transformer architectures. This suggests that aligning the sequence of modalities with the logical flow of reasoning steps is more critical than modality order alone. These insights offer valuable implications for improving multi-modal prompt design, with broader applications across fields such as education, medical imaging, and cross-modal learning.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチモーダル内の画像とテキストのシークエンシングが,大規模言語モデル(LLM)の推論性能にどのように影響するかを検討する。
3種類の商用LCMを用いて経験的評価を行った。
以上の結果から,モダリティが提示される順序は,特に複雑度が変化するタスクにおいて,性能に大きく影響を及ぼす可能性が示唆された。
単一の画像を含む単純なタスクに対して、モダリティシークエンシングは精度に明確な影響を及ぼした。
しかし、複数の画像と複雑な推論ステップを含むより複雑なタスクでは、シークエンシングの効果が減少し、おそらくタスクの認知的要求が増大したためである。
また,本研究は疑問/急激な構造の重要性も強調した。
ネストおよびマルチステップの推論タスクでは、モダリティシークエンシングがモデルパフォーマンスを形成する上で重要な役割を果たした。
LLMは推論の初期の段階では優れていたが、以前の情報の再編成に苦慮し、トランスフォーマーアーキテクチャにおけるマルチホップ推論の課題を浮き彫りにした。
このことは、モダリティの列と推論ステップの論理フローとの整合性は、モダリティ順序単独よりも重要であることを示唆している。
これらの知見は、教育、医用画像、クロスモーダル・ラーニングといった分野にまたがる幅広い応用によって、マルチモーダル・プロンプト・デザインを改善する上で重要な意味を持つ。
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