Fugu-MT 論文翻訳(概要): Visual Abstract Thinking Empowers Multimodal Reasoning

論文の概要: Visual Abstract Thinking Empowers Multimodal Reasoning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.20164v1
Date: Mon, 26 May 2025 16:06:35 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-05-27 19:27:26.925569
Title: Visual Abstract Thinking Empowers Multimodal Reasoning
Title（参考訳）: マルチモーダル推論を可能にするビジュアル抽象思考
Authors: Dairu Liu, Ziyue Wang, Minyuan Ruan, Fuwen Luo, Chi Chen, Peng Li, Yang Liu,
Abstract要約: 画像は通常、テキストよりもリッチな詳細を伝達するが、多モード推論性能を低下させる冗長な情報を含むことが多い。この認知戦略に触発されて、視覚的抽象思考(VAT)を導入する。 VATは、明示的な言語思考や精巧なガイダンスではなく、視覚的に抽象的なマルチモーダル大言語モデル(MLLM)を推進します。実験の結果,VATはGPT-4oベースラインよりも平均17%向上することがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.70318717106245
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Images usually convey richer detail than text, but often include redundant information which potentially downgrades multimodal reasoning performance. When faced with lengthy or complex messages, humans tend to employ abstract thinking to convert them into simple and concise abstracts. Inspired by this cognitive strategy, we introduce Visual Abstract Thinking (VAT), a novel thinking paradigm that prompts Multimodal Large Language Models (MLLMs) with visual abstract instead of explicit verbal thoughts or elaborate guidance, permitting a more concentrated visual reasoning mechanism. Explicit thinking, such as Chain-of-thought (CoT) or tool-augmented approaches, increases the complexity of reasoning process via inserting verbose intermediate steps, external knowledge or visual information. In contrast, VAT reduces redundant visual information and encourages models to focus their reasoning on more essential visual elements. Experimental results show that VAT consistently empowers different models, and achieves an average gain of 17% over GPT-4o baseline by employing diverse types of visual abstracts, demonstrating that VAT can enhance visual reasoning abilities for MLLMs regarding conceptual, structural and relational reasoning tasks. VAT is also compatible with CoT in knowledge-intensive multimodal reasoning tasks. These findings highlight the effectiveness of visual reasoning via abstract thinking and encourage further exploration of more diverse reasoning paradigms from the perspective of human cognition.
Abstract（参考訳）: 画像は通常、テキストよりもリッチな詳細を伝達するが、多モード推論性能を低下させる可能性のある冗長な情報を含むことが多い。長いメッセージや複雑なメッセージに直面すると、人間は抽象的思考を使ってそれらを単純で簡潔な抽象語に変換する傾向にある。この認知戦略にインスパイアされた視覚抽象思考(VAT)は、明示的な言語思考や精巧なガイダンスではなく、視覚抽象的な多モーダル大言語モデル(MLLM)を促進する新しい思考パラダイムであり、より集中した視覚的推論機構を許容する。 CoT(Chain-of-Thought)やツール拡張アプローチのような明示的な思考は、冗長な中間ステップや外部知識、あるいは視覚情報を挿入することで、推論プロセスの複雑さを増大させる。対照的に、VATは冗長な視覚情報を減らし、モデルがより不可欠な視覚要素に推論を集中するよう促す。実験結果から,VATはGPT-4oベースラインよりも平均17%向上し,概念的・構造的・関係的推論タスクに関するMLLMの視覚的推論能力を向上させることができることが示された。 VATは知識集約型マルチモーダル推論タスクでもCoTと互換性がある。これらの知見は、抽象的思考による視覚的推論の有効性を強調し、人間の認知の観点からより多様な推論パラダイムの探索を促進する。

関連論文リスト

Visual Thoughts: A Unified Perspective of Understanding Multimodal Chain-of-Thought [72.93910800095757]
大規模視覚言語モデル(LVLM)の性能と解釈性を改善するマルチモーダル・チェーン・オブ・シント(MCoT) 我々は,MCoTフォーマットによらず,画像情報を推論プロセスに伝達する視覚的思考を取り入れることで,MCoTがLVLMを促進することを示す。また、視覚的思考の内部的な性質を探求し、視覚的思考が入力画像と深いトランスフォーマー層への推論の間の仲介として機能することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (2025-05-21T13:29:58Z)
VisuoThink: Empowering LVLM Reasoning with Multimodal Tree Search [89.43196232124883]
VisuoThinkは、視覚空間と言語ドメインをシームレスに統合する新しいフレームワークである。プログレッシブなビジュアルテキスト推論を可能にし、ルックアヘッドツリーサーチによるテストタイムスケーリングを組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (2025-04-12T08:37:30Z)
A Cognitive Paradigm Approach to Probe the Perception-Reasoning Interface in VLMs [3.2228025627337864]
本稿では,視覚言語モデル(VLM)における知覚推論インタフェースを識別するための構造化評価フレームワークを提案する。本稿では,人間の問題解決戦略を反映した3つの評価パラダイムを提案する。このフレームワークを適用したCAは、リッチで独立に生成された記述を推論するために強力な言語モデルを活用し、新しい最先端(SOTA)パフォーマンスを実現することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-01-23T12:42:42Z)
Imagine while Reasoning in Space: Multimodal Visualization-of-Thought [70.74453180101365]
大型言語モデル(LLM)とマルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)の複雑な推論を強化するために、CoTプロンプト(Chain-of-Thought)が有効であることが証明された。我々は新しい推論パラダイムであるMultimodal Visualization-of-Thought (MVoT)を提案する。 MLLMにおいて、推論トレースの画像視覚化を生成することにより、視覚的思考を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (2025-01-13T18:23:57Z)
Retrieval-Based Interleaved Visual Chain-of-Thought in Real-World Driving Scenarios [69.00444996464662]
RIV-CoT(Retrieval-based Interleaved Visual Chain-of-Thought法)を提案する。実験の結果, RIV-CoTの解答精度は3.1%向上し, バニラCoTの解答精度は4.6%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (2025-01-08T18:31:16Z)
Cantor: Inspiring Multimodal Chain-of-Thought of MLLM [83.6663322930814]
視覚的コンテキスト獲得と論理的推論の集約は、視覚的推論タスクに取り組む上で重要であると我々は主張する。我々はCantorと呼ばれる革新的なマルチモーダルCoTフレームワークを提案し、その特徴は知覚決定アーキテクチャである。提案手法の有効性を実証し,マルチモーダルCoT性能の大幅な向上を示した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-24T17:59:48Z)
Visual Chain of Thought: Bridging Logical Gaps with Multimodal Infillings [61.04460792203266]
本稿では, 逐次データ内の論理的ギャップを埋めるために, 視覚言語による接地を促進させる, チェーン・オブ・シントを利用する新しい手法であるVCoTを紹介する。本手法は,下流タスクの論理的ギャップを低減するために,一貫した情報と新しい情報を加える合成マルチモーダル埋め込みを生成するために視覚誘導を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-03T17:58:29Z)

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。