論文の概要: MM-PoE: Multiple Choice Reasoning via. Process of Elimination using Multi-Modal Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07148v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 03:13:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:39:48.852855
• Title: MM-PoE: Multiple Choice Reasoning via. Process of Elimination using Multi-Modal Models
• Title（参考訳）: MM-PoE:マルチモーダルモデルを用いた除去プロセス
• Authors: Sayak Chakrabarty, Souradip Pal,
• Abstract要約: 本稿では,マルチモーダルモデルを用いた除去プロセスについて述べる。 この手法は、視覚的多面的推論タスクにおける視覚言語モデル(VLM)の有効性を高めるために設計されている。 3つのベンチマークデータセットで実施した経験的評価の結果,MM-PoEはゼロショットと少数ショットの両方のパフォーマンスを著しく改善することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This paper introduces Multiple Choice Reasoning via. Process of Elimination using Multi-Modal models, herein referred to as Multi-Modal Process of Elimination (MM-PoE). This novel methodology is engineered to augment the efficacy of Vision-Language Models (VLMs) in multiple-choice visual reasoning tasks. Diverging from conventional approaches that evaluate each option independently, MM-PoE employs a dual-step scoring paradigm that initially identifies and excludes implausible choices, subsequently concentrating on the most probable remaining options. This method emulates human test-taking strategies, where individuals typically eliminate clearly incorrect answers prior to selecting the optimal response. Our empirical evaluations, conducted across three benchmark datasets, reveal that MM-PoE significantly improves both zero-shot and few-shot performance of contemporary state-of-the-art VLMs. Critically, this approach not only broadens the application of the elimination process to multi-modal contexts but also allows few-shot experiments, thereby addressing two principal limitations concerning usage of PoE only in zero-shot settings and only with a language-only framework. As a result, MM-PoE not only refines the reasoning capabilities of VLMs but also broadens their applicability to complex visual question-answering scenarios. All code and documentation supporting our work are available at https://pypi.org/project/mm-poe/, enabling researchers and practitioners to easily integrate and further develop these techniques.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数選択推論について紹介する。 マルチモーダルモデルを用いた除去プロセスは、Multi-Modal Process of Elimination (MM-PoE)と呼ばれる。 この手法は,複数選択の視覚的推論タスクにおける視覚言語モデル(VLM)の有効性を高めるために考案された。 MM-PoEは、それぞれの選択肢を独立して評価する従来のアプローチとは違い、2段階のスコアリングパラダイムを採用している。 この方法は、最適応答を選択する前に、個人が明らかに誤った回答を除去する、人間のテストテイク戦略をエミュレートする。 3つのベンチマークデータセットで実施した経験的評価の結果, MM-PoEは, 現代VLMのゼロショットと少数ショットの両方の性能を著しく向上させることがわかった。 批判的に、このアプローチは、除去プロセスのマルチモーダルなコンテキストへの適用を拡大するだけでなく、少数ショットの実験も可能であるため、ゼロショット設定と言語のみのフレームワークでのみ、PoEの使用に関する2つの主要な制限に対処する。 結果として、MM-PoEはVLMの推論能力を洗練するだけでなく、複雑な視覚的質問応答シナリオへの適用性も拡大する。 私たちの作業をサポートするすべてのコードとドキュメントはhttps://pypi.org/project/mm-poe/で公開されています。

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