論文の概要: LlamaV-o1: Rethinking Step-by-step Visual Reasoning in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06186v1
• Date: Fri, 10 Jan 2025 18:59:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-13 15:27:13.985726
• Title: LlamaV-o1: Rethinking Step-by-step Visual Reasoning in LLMs
• Title（参考訳）: LlamaV-o1: LLMにおけるステップバイステップのビジュアル推論の再考
• Authors: Omkar Thawakar, Dinura Dissanayake, Ketan More, Ritesh Thawkar, Ahmed Heakl, Noor Ahsan, Yuhao Li, Mohammed Zumri, Jean Lahoud, Rao Muhammad Anwer, Hisham Cholakkal, Ivan Laptev, Mubarak Shah, Fahad Shahbaz Khan, Salman Khan,
• Abstract要約: 大規模言語モデルにおけるステップバイステップの視覚的推論を促進するための包括的フレームワークを提案する。 マルチステップ推論タスクの評価に特化して設計された視覚推論ベンチマークを導入する。 第二に,個々のステップの粒度で視覚的推論品質を評価する新しい指標を提案する。 第3に、マルチステップのカリキュラム学習アプローチを用いて学習したLlamaV-o1という新しいマルチモーダル視覚推論モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 103.0226977561914
• License:
• Abstract: Reasoning is a fundamental capability for solving complex multi-step problems, particularly in visual contexts where sequential step-wise understanding is essential. Existing approaches lack a comprehensive framework for evaluating visual reasoning and do not emphasize step-wise problem-solving. To this end, we propose a comprehensive framework for advancing step-by-step visual reasoning in large language models (LMMs) through three key contributions. First, we introduce a visual reasoning benchmark specifically designed to evaluate multi-step reasoning tasks. The benchmark presents a diverse set of challenges with eight different categories ranging from complex visual perception to scientific reasoning with over 4k reasoning steps in total, enabling robust evaluation of LLMs' abilities to perform accurate and interpretable visual reasoning across multiple steps. Second, we propose a novel metric that assesses visual reasoning quality at the granularity of individual steps, emphasizing both correctness and logical coherence. The proposed metric offers deeper insights into reasoning performance compared to traditional end-task accuracy metrics. Third, we present a new multimodal visual reasoning model, named LlamaV-o1, trained using a multi-step curriculum learning approach, where tasks are progressively organized to facilitate incremental skill acquisition and problem-solving. The proposed LlamaV-o1 is designed for multi-step reasoning and learns step-by-step through a structured training paradigm. Extensive experiments show that our LlamaV-o1 outperforms existing open-source models and performs favorably against close-source proprietary models. Compared to the recent Llava-CoT, our LlamaV-o1 achieves an average score of 67.3 with an absolute gain of 3.8\% across six benchmarks while being 5 times faster during inference scaling. Our benchmark, model, and code are publicly available.
• Abstract（参考訳）: 推論は複雑な多段階問題、特に逐次的なステップワイドな理解が不可欠である視覚的コンテキストにおいて、基本的な能力である。 既存のアプローチには、視覚的推論を評価するための包括的なフレームワークがなく、ステップワイズな問題解決に重点を置いていない。 そこで本研究では,3つの重要なコントリビューションを通じて,大規模言語モデル(LMM)におけるステップバイステップの視覚的推論を促進するための包括的フレームワークを提案する。 まず,多段階推論タスクの評価に特化して設計された視覚推論ベンチマークを提案する。 このベンチマークでは、複雑な視覚知覚から科学的推論まで、合計4k以上の推論ステップを含む8つのカテゴリの様々な課題が示されており、複数のステップにわたる正確な視覚的推論を行うLLMの能力の堅牢な評価を可能にしている。 第2に,視覚的推論品質を個々のステップの粒度で評価し,正確さと論理的一貫性の両方を強調した新しい指標を提案する。 提案したメトリクスは、従来のエンドツーエンドの精度メトリクスと比較して、推論のパフォーマンスに関する深い洞察を提供する。 第3に、多段階のカリキュラム学習アプローチを用いて学習し、段階的なスキル獲得と問題解決を促進するためにタスクを段階的に編成する、LlamaV-o1という新しいマルチモーダル視覚推論モデルを提案する。 提案したLlamaV-o1は多段階推論用に設計され、構造化トレーニングパラダイムを通じて段階的に学習する。 我々のLlamaV-o1は、既存のオープンソースモデルよりも優れており、オープンソースプロプライエタリモデルに対して好意的に機能します。 最近のLlava-CoTと比較して、LlamaV-o1の平均スコアは67.3で、6つのベンチマークで絶対利得は3.8\%で、推論スケーリングの5倍高速です。 私たちのベンチマーク、モデル、コードは公開されています。

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