論文の概要: Critic-V: VLM Critics Help Catch VLM Errors in Multimodal Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18203v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 10:28:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:28:26.090476
• Title: Critic-V: VLM Critics Help Catch VLM Errors in Multimodal Reasoning
• Title（参考訳）: 批判V:VLM批判はマルチモーダル推論でVLMエラーをキャッチするのに役立つ
• Authors: Di Zhang, Jingdi Lei, Junxian Li, Xunzhi Wang, Yujie Liu, Zonglin Yang, Jiatong Li, Weida Wang, Suorong Yang, Jianbo Wu, Peng Ye, Wanli Ouyang, Dongzhan Zhou,
• Abstract要約: Critic-Vはアクター・クライブのパラダイムにインスパイアされたフレームワークで、視覚言語モデルの推論能力を高める。 リアソナーは視覚的およびテキスト的入力に基づいて推論パスを生成し、批判はこれらのパスを洗練するための建設的批評を提供する。 評価の結果,Critic-V フレームワークは GPT-4V を含む既存手法を8つのベンチマークのうち5つで大幅に上回っていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.411313304605564
• License:
• Abstract: Vision-language models~(VLMs) have shown remarkable advancements in multimodal reasoning tasks. However, they still often generate inaccurate or irrelevant responses due to issues like hallucinated image understandings or unrefined reasoning paths. To address these challenges, we introduce Critic-V, a novel framework inspired by the Actor-Critic paradigm to boost the reasoning capability of VLMs. This framework decouples the reasoning process and critic process by integrating two independent components: the Reasoner, which generates reasoning paths based on visual and textual inputs, and the Critic, which provides constructive critique to refine these paths. In this approach, the Reasoner generates reasoning responses according to text prompts, which can evolve iteratively as a policy based on feedback from the Critic. This interaction process was theoretically driven by a reinforcement learning framework where the Critic offers natural language critiques instead of scalar rewards, enabling more nuanced feedback to boost the Reasoner's capability on complex reasoning tasks. The Critic model is trained using Direct Preference Optimization (DPO), leveraging a preference dataset of critiques ranked by Rule-based Reward(RBR) to enhance its critic capabilities. Evaluation results show that the Critic-V framework significantly outperforms existing methods, including GPT-4V, on 5 out of 8 benchmarks, especially regarding reasoning accuracy and efficiency. Combining a dynamic text-based policy for the Reasoner and constructive feedback from the preference-optimized Critic enables a more reliable and context-sensitive multimodal reasoning process. Our approach provides a promising solution to enhance the reliability of VLMs, improving their performance in real-world reasoning-heavy multimodal applications such as autonomous driving and embodied intelligence.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語モデル~(VLM)は多モーダル推論タスクにおいて顕著な進歩を見せている。 しかし、幻覚的なイメージ理解や未解決の推論経路などの問題により、しばしば不正確な、あるいは不適切な応答を生じる。 これらの課題に対処するため,VLMの推論能力を高めるためにアクター・クライブパラダイムに触発された新しいフレームワークであるCrytic-Vを紹介した。 このフレームワークは2つの独立したコンポーネント、つまり視覚的およびテキスト的な入力に基づいて推論パスを生成するReasonerと、これらのパスを洗練するための建設的批評を提供するCriticを統合することによって、推論プロセスと批判プロセスを分離する。 このアプローチでは、Reasonerはテキストプロンプトに従って推論応答を生成し、批判からのフィードバックに基づいたポリシーとして反復的に進化することができる。 この相互作用プロセスは、理論上は強化学習フレームワークによって推進され、批判はスカラー報酬の代わりに自然言語の批評を提供し、複雑な推論タスクにおけるReasonerの能力を高めるためによりニュアンスなフィードバックを可能にした。 批判モデルは、ルールベース・リワード(RBR)がランク付けした批評の選好データセットを活用して、その批判能力を高めるために、直接選好最適化(DPO)を用いて訓練される。 評価結果から,Critic-V フレームワークは GPT-4V を含む既存の手法よりも,特に推理精度と効率性において,8つのベンチマークのうち5つのベンチマークにおいて優れていたことが示唆された。 Reasonerの動的テキストベースのポリシーと、好みに最適化されたCriticからの建設的フィードバックを組み合わせることで、より信頼性が高く、コンテキストに敏感なマルチモーダル推論プロセスが可能になる。 我々のアプローチは、VLMの信頼性を高め、自律運転や具体化インテリジェンスといった実世界の推論に重きを置くマルチモーダルアプリケーションの性能を向上させるための有望なソリューションを提供する。

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