論文の概要: Prompting Large Language Models with Rationale Heuristics for Knowledge-based Visual Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16936v1
• Date: Sun, 22 Dec 2024 09:14:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 16:01:03.894057
• Title: Prompting Large Language Models with Rationale Heuristics for Knowledge-based Visual Question Answering
• Title（参考訳）: 知識に基づく視覚質問応答のためのRationale Heuristicsを用いた大規模言語モデルの提案
• Authors: Zhongjian Hu, Peng Yang, Bing Li, Fengyuan Liu,
• Abstract要約: 我々は,先行手法がLarge Language Models (LLM) の容量を十分に活性化していないことを論じる。 本稿では,知識に基づく VQA のための LLM と Rationale Heuristics を併用した PLRH というフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.745948705869626
• License:
• Abstract: Recently, Large Language Models (LLMs) have been used for knowledge-based Visual Question Answering (VQA). Despite the encouraging results of previous studies, prior methods prompt LLMs to predict answers directly, neglecting intermediate thought processes. We argue that prior methods do not sufficiently activate the capacities of LLMs. We propose a framework called PLRH that Prompts LLMs with Rationale Heuristics for knowledge-based VQA. The PLRH prompts LLMs with Chain of Thought (CoT) to generate rationale heuristics, i.e., intermediate thought processes, and then leverages the rationale heuristics to inspire LLMs to predict answers. Experiments show that our approach outperforms the existing baselines by more than 2.2 and 2.1 on OK-VQA and A-OKVQA, respectively.
• Abstract（参考訳）: 近年,Large Language Models (LLMs) は知識に基づく視覚質問応答 (VQA) に使用されている。 先行研究の奨励的な結果にもかかわらず、従来の手法はLCMに直接回答を予測させ、中間思考過程を無視する。 従来の手法ではLLMの容量を十分に活性化できない。 本稿では,知識ベースVQAのためのLLMとRationale Heuristicsを併用したPLRHというフレームワークを提案する。 PLRHは、思考の連鎖(CoT)と共に、理性的ヒューリスティック(すなわち中間思考過程)を生成することを促し、理性的ヒューリスティック(英語版)を利用してLSMを刺激し、答えを予測する。 実験の結果,OK-VQAとA-OKVQAでは,既存のベースラインよりも2.2以上,2.1より優れていることがわかった。

関連論文リスト

• Reasoning with Large Language Models, a Survey [2.831296564800826]
  本稿では,LSMによるプロンプトベース推論の急速に進展する分野について概説する。 我々の分類学は、多段階推論の生成、評価、制御の異なる方法を特定します。 我々は, 自己改善, 自己回帰, 推論過程のいくつかのメタ能力が, プロンプトの司法的利用によって可能であることを発見した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-16T08:49:35Z)
• Q*: Improving Multi-step Reasoning for LLMs with Deliberative Planning [53.6472920229013]
  大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語タスクにおいて印象的な能力を示している。 LLMは多段階推論を行う際にエラー、幻覚、矛盾する文を生成する傾向がある。 本稿では,LLMの復号化過程を検討計画で導くためのフレームワークであるQ*を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T13:08:09Z)
• Small Models, Big Insights: Leveraging Slim Proxy Models To Decide When and What to Retrieve for LLMs [60.40396361115776]
  本稿では,スリムプロキシモデルを用いた大規模言語モデル (LLM) における知識不足を検知する新しい協調手法であるSlimPLMを提案する。 パラメータがはるかに少ないプロキシモデルを採用し、回答を回答としています。 ヒューリスティックな回答は、LLM内の既知の未知の知識と同様に、ユーザの質問に答えるために必要な知識を予測するのに使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-19T11:11:08Z)
• Direct Evaluation of Chain-of-Thought in Multi-hop Reasoning with Knowledge Graphs [52.42505579545893]
  大規模言語モデル(LLM)は、回答とともにチェーン・オブ・シントの説明を生成するよう促されたとき、強い推論能力を示す。 本稿では,LLMの推論知識と生成したCoTの精度を評価するために,新しい識別的・生成的CoT評価パラダイムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-17T05:22:56Z)
• Graph Elicitation for Guiding Multi-Step Reasoning in Large Language Models [16.432208223793666]
  Chain-of-Thoughtはサブクエスト生成と応答を促進させ、多段階推論機能を強化した。 本稿では,GE-Reasoning法を提案する。 提案手法は,マルチホップ質問応答ベンチマークデータセットにおいて,従来のCoTプロンプト手法とその変種よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T10:36:08Z)
• Rephrase and Respond: Let Large Language Models Ask Better Questions for Themselves [57.974103113675795]
  本稿では,Rephrase and Respond'(RaR)という手法を提案する。 RaRは、パフォーマンスを改善するためのシンプルだが効果的なプロンプト方法として機能する。 また,RaRは理論的にも経験的にも,一般的なChain-of-Thought(CoT)法と相補的であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-07T18:43:34Z)
• Are Large Language Models Really Robust to Word-Level Perturbations? [68.60618778027694]
  本稿では,事前学習した報酬モデルを診断ツールとして活用する,新たな合理的評価手法を提案する。 より長い会話は、質問を理解する能力の観点から言語モデルの包括的把握を示す。 この結果から,LLMは日常言語でよく使われる単語レベルの摂動に対する脆弱性をしばしば示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-20T09:23:46Z)
• LaGR-SEQ: Language-Guided Reinforcement Learning with Sample-Efficient Querying [71.86163159193327]
  大規模言語モデル(LLM)は、最近、テキストを介してコンテキスト対応の応答を提供するという、印象的な能力を実証した。 この能力は、パターン補完に関連するシーケンシャルな意思決定タスクにおいて、妥当なソリューションを予測するために使われる可能性がある。 第一強化学習(RL)エージェントによって部分的に完了したタスクに対する解を提案するために,LLMのこの予測能力を利用するLaGRを紹介した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-21T02:07:35Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。