論文の概要: Why Reasoning Matters? A Survey of Advancements in Multimodal Reasoning (v1)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03151v1
• Date: Fri, 04 Apr 2025 04:04:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-07 14:49:26.265774
• Title: Why Reasoning Matters? A Survey of Advancements in Multimodal Reasoning (v1)
• Title（参考訳）: なぜ推論が重要なのか : マルチモーダル推論の進展に関する調査(第5報)
• Authors: Jing Bi, Susan Liang, Xiaofei Zhou, Pinxin Liu, Junjia Guo, Yunlong Tang, Luchuan Song, Chao Huang, Guangyu Sun, Jinxi He, Jiarui Wu, Shu Yang, Daoan Zhang, Chen Chen, Lianggong Bruce Wen, Zhang Liu, Jiebo Luo, Chenliang Xu,
• Abstract要約: 推論は人間の知性の中心であり、多様なタスクにまたがる構造化された問題解決を可能にする。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、算術、常識、記号領域における推論能力を大幅に向上させてきた。 本稿では,テキストおよびマルチモーダルLLMにおける推論手法の簡潔かつ洞察に富んだ概要について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.51642638034822
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• Abstract: Reasoning is central to human intelligence, enabling structured problem-solving across diverse tasks. Recent advances in large language models (LLMs) have greatly enhanced their reasoning abilities in arithmetic, commonsense, and symbolic domains. However, effectively extending these capabilities into multimodal contexts-where models must integrate both visual and textual inputs-continues to be a significant challenge. Multimodal reasoning introduces complexities, such as handling conflicting information across modalities, which require models to adopt advanced interpretative strategies. Addressing these challenges involves not only sophisticated algorithms but also robust methodologies for evaluating reasoning accuracy and coherence. This paper offers a concise yet insightful overview of reasoning techniques in both textual and multimodal LLMs. Through a thorough and up-to-date comparison, we clearly formulate core reasoning challenges and opportunities, highlighting practical methods for post-training optimization and test-time inference. Our work provides valuable insights and guidance, bridging theoretical frameworks and practical implementations, and sets clear directions for future research.
• Abstract（参考訳）: 推論は人間の知性の中心であり、多様なタスクにまたがる構造化された問題解決を可能にする。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、算術、常識、記号領域における推論能力を大幅に向上させてきた。 しかし、これらの機能をマルチモーダルなコンテキストに効果的に拡張するには、視覚とテキストの両方の入力を統合する必要がある。 マルチモーダル推論は、高度な解釈戦略を採用するモデルを必要とするモダリティ間の矛盾する情報を扱うような複雑さを導入している。 これらの課題に対処するには、洗練されたアルゴリズムだけでなく、推論精度と一貫性を評価するための堅牢な方法論も必要である。 本稿では,テキストおよびマルチモーダルLLMにおける推論手法の簡潔かつ洞察に富んだ概要について述べる。 徹底的かつ最新の比較を通じて、コア推論の課題と機会を明確に定式化し、トレーニング後の最適化とテスト時間推論の実践的な方法を強調します。 我々の研究は、貴重な洞察とガイダンスを提供し、理論的な枠組みと実践的な実装をブリッジし、将来の研究に向けた明確な方向性を定めている。

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