論文の概要: Can Multimodal Large Language Model Think Analogically?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01307v1
• Date: Sat, 02 Nov 2024 16:59:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:48:03.424719
• Title: Can Multimodal Large Language Model Think Analogically?
• Title（参考訳）: マルチモーダル大言語モデルは分析的に考えることができるか?
• Authors: Diandian Guo, Cong Cao, Fangfang Yuan, Dakui Wang, Wei Ma, Yanbing Liu, Jianhui Fu,
• Abstract要約: MLLM(Multimodal Large Language Model)は、その創発的な機能のために最近、かなりの議論を巻き起こした。 説明者としてのtextitMLLM と予測者としての textitMLLM の2つの側面を探索する。 本稿では、MLLMの理解能力を利用して既存のモデルを拡張する統一的なプロンプトテンプレートと手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.517193263050228
• License:
• Abstract: Analogical reasoning, particularly in multimodal contexts, is the foundation of human perception and creativity. Multimodal Large Language Model (MLLM) has recently sparked considerable discussion due to its emergent capabilities. In this paper, we delve into the multimodal analogical reasoning capability of MLLM. Specifically, we explore two facets: \textit{MLLM as an explainer} and \textit{MLLM as a predictor}. In \textit{MLLM as an explainer}, we primarily focus on whether MLLM can deeply comprehend multimodal analogical reasoning problems. We propose a unified prompt template and a method for harnessing the comprehension capabilities of MLLM to augment existing models. In \textit{MLLM as a predictor}, we aim to determine whether MLLM can directly solve multimodal analogical reasoning problems. The experiments show that our approach outperforms existing methods on popular datasets, providing preliminary evidence for the analogical reasoning capability of MLLM.
• Abstract（参考訳）: 分析的推論は、特にマルチモーダルな文脈において、人間の知覚と創造性の基盤である。 MLLM(Multimodal Large Language Model)は、その創発的な機能のために最近、かなりの議論を巻き起こした。 本稿では,MLLMのマルチモーダル類似推論能力について検討する。 具体的には、説明者としてのtextit{MLLM と予測者としての \textit{MLLM という2つの面を探索する。 説明者としてのtextit{MLLM では、MLLM が多様類推的推論問題を深く理解できるかどうかに重点を置いている。 本稿では、MLLMの理解能力を利用して既存のモデルを拡張する統一的なプロンプトテンプレートと手法を提案する。 予測器としてのtextit{MLLM では,MLLM がマルチモーダルな類似推論問題を直接解決できるかどうかを判断することを目的としている。 実験により,本手法は,MLLMの類似推論能力の予備的証拠として,一般的なデータセット上での既存手法よりも優れていることが示された。

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