論文の概要: Improve Vision Language Model Chain-of-thought Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16198v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 17:00:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:20:29.285333
• Title: Improve Vision Language Model Chain-of-thought Reasoning
• Title（参考訳）: 視覚言語モデルチェイン・オブ・シント推論の改善
• Authors: Ruohong Zhang, Bowen Zhang, Yanghao Li, Haotian Zhang, Zhiqing Sun, Zhe Gan, Yinfei Yang, Ruoming Pang, Yiming Yang,
• Abstract要約: 視覚言語モデル(VLM)におけるチェーン・オブ・シント(CoT)推論は、解釈可能性と信頼性を向上させるために不可欠である。 我々は,より詳細な回答を必要とする推論タスクに対して,短時間でVLMを訓練することはよくないことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.83335752119741
• License:
• Abstract: Chain-of-thought (CoT) reasoning in vision language models (VLMs) is crucial for improving interpretability and trustworthiness. However, current training recipes lack robust CoT reasoning data, relying on datasets dominated by short annotations with minimal rationales. In this work, we show that training VLM on short answers does not generalize well to reasoning tasks that require more detailed responses. To address this, we propose a two-fold approach. First, we distill rationales from GPT-4o model to enrich the training data and fine-tune VLMs, boosting their CoT performance. Second, we apply reinforcement learning to further calibrate reasoning quality. Specifically, we construct positive (correct) and negative (incorrect) pairs of model-generated reasoning chains, by comparing their predictions with annotated short answers. Using this pairwise data, we apply the Direct Preference Optimization algorithm to refine the model's reasoning abilities. Our experiments demonstrate significant improvements in CoT reasoning on benchmark datasets and better generalization to direct answer prediction as well. This work emphasizes the importance of incorporating detailed rationales in training and leveraging reinforcement learning to strengthen the reasoning capabilities of VLMs.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語モデル(VLM)におけるチェーン・オブ・シント(CoT)推論は、解釈可能性と信頼性を向上させるために不可欠である。 しかし、現在のトレーニングのレシピには堅牢なCoT推論データがなく、最小限の合理性を持つ短いアノテーションが支配するデータセットに依存している。 本研究では,より詳細な回答を必要とするタスクの推論に対して,短い回答でVLMを訓練することはよくないことを示す。 この問題に対処するため,我々は2つのアプローチを提案する。 まず,GPT-4oモデルから合理性を抽出し,トレーニングデータと微調整VLMを豊かにすることにより,CoT性能を向上する。 第2に、推論品質のさらなる校正に強化学習を適用する。 具体的には、モデル生成推論チェインの正(正しい)と負(正しくない)のペアを構築し、それらの予測を注釈付き短解と比較する。 このペアワイズデータを用いて,モデルの推論能力を改良するために,直接参照最適化アルゴリズムを適用した。 本実験は,ベンチマークデータセットにおけるCoT推論の大幅な改善と,直接解答予測の一般化を示す。 この研究は、VLMの推論能力を強化するために、トレーニングに詳細な合理性を取り入れ、強化学習を活用することの重要性を強調している。

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