論文の概要: Truth in the Few: High-Value Data Selection for Efficient Multi-Modal Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.04755v1
• Date: Thu, 05 Jun 2025 08:40:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-06 21:53:49.606081
• Title: Truth in the Few: High-Value Data Selection for Efficient Multi-Modal Reasoning
• Title（参考訳）: 少数の真実:効率的なマルチモーダル推論のための高価値データ選択
• Authors: Shenshen Li, Kaiyuan Deng, Lei Wang, Hao Yang, Chong Peng, Peng Yan, Fumin Shen, Heng Tao Shen, Xing Xu,
• Abstract要約: アクティベーション推論ポテンシャル(RAP)と呼ばれる新しいデータ選択パラダイムを提案する。 RAPは、真のマルチモーダル推論を刺激する各サンプルのポテンシャルを推定することで、認知サンプルを識別する。 我々のRAP法は、トレーニングデータの9.3%しか使用せず、計算コストを43%以上削減しながら、常に優れた性能を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.3533541927459
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While multi-modal large language models (MLLMs) have made significant progress in complex reasoning tasks via reinforcement learning, it is commonly believed that extensive training data is necessary for improving multi-modal reasoning ability, inevitably leading to data redundancy and substantial computational costs. However, can smaller high-value datasets match or outperform full corpora for multi-modal reasoning in MLLMs? In this work, we challenge this assumption through a key observation: meaningful multi-modal reasoning is triggered by only a sparse subset of training samples, termed cognitive samples, whereas the majority contribute marginally. Building on this insight, we propose a novel data selection paradigm termed Reasoning Activation Potential (RAP), which identifies cognitive samples by estimating each sample's potential to stimulate genuine multi-modal reasoning by two complementary estimators: 1) Causal Discrepancy Estimator (CDE) based on the potential outcome model principle, eliminates samples that overly rely on language priors by comparing outputs between multi-modal and text-only inputs; 2) Attention Confidence Estimator (ACE), which exploits token-level self-attention to discard samples dominated by irrelevant but over-emphasized tokens in intermediate reasoning stages. Moreover, we introduce a Difficulty-aware Replacement Module (DRM) to substitute trivial instances with cognitively challenging ones, thereby ensuring complexity for robust multi-modal reasoning. Experiments on six datasets show that our RAP method consistently achieves superior performance using only 9.3% of the training data, while reducing computational costs by over 43%. Our code is available at https://github.com/Leo-ssl/RAP.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)は、強化学習による複雑な推論タスクにおいて大きな進歩を遂げてきたが、多モーダル推論能力の向上には広範なトレーニングデータが必要であると考えられており、必然的にデータの冗長性と計算コストが大幅に向上している。 しかし、MLLMのマルチモーダル推論において、より小さな高価値データセットは、完全コーパスと一致しているか、あるいは性能が優れているか? 本研究は, 有意なマルチモーダル推論は, 学習サンプルの少ないサブセット, 認知サンプルのみによって引き起こされるが, 大多数はわずかに寄与する。 この知見に基づいて,2つの相補的推定器による真のマルチモーダル推論を刺激する各サンプルのポテンシャルを推定することにより,認知サンプルを識別する,Reasoning Activation Potential (RAP) と呼ばれる新しいデータ選択パラダイムを提案する。 1)潜在的な結果モデル原理に基づく因果不一致推定器(CDE)は、多モードとテキストのみの入力の出力を比較することにより、言語先行に過度に依存するサンプルを除去する。 2) トークンレベルの自己認識を利用した注意信頼度推定器 (ACE) は, 中間推論段階において, 無関係だが過度に強調されたトークンによって支配されるサンプルを廃棄する。 さらに, 難易度の高いリプレースモジュール (DRM) を導入して, 自明なインスタンスを認知的に困難なインスタンスに置き換えることにより, 堅牢なマルチモーダル推論における複雑性を確保する。 6つのデータセットの実験により、我々のRAP法は、トレーニングデータの9.3%しか使用せず、計算コストを43%以上削減しながら、常に優れたパフォーマンスを達成することが示された。 私たちのコードはhttps://github.com/Leo-ssl/RAP.orgで公開されています。

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