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论文标题
Visual CoT: Advancing Multi-Modal Language Models with a Comprehensive Dataset and Benchmark for Chain-of-Thought Reasoning 视觉 CoT：使用综合数据集和基准测试来推进多模态语言模型的链式思维推理
论文链接
Visual CoT: Advancing Multi-Modal Language Models with a Comprehensive Dataset and Benchmark for Chain-of-Thought Reasoning论文下载
论文作者
Hao Shao, Shengju Qian, Han Xiao, Guanglu Song, Zhuofan Zong, Letian Wang, Yu Liu, Hongsheng Li
内容简介
本文提出了Visual CoT，一个大型视觉链式思维数据集，包含438,000个问答对，并为每个问答对标注了关键区域的边界框，以提高多模态大型语言模型（MLLMs）在视觉问答（VQA）任务中的表现。该数据集的98,000对问答还附有详细的推理步骤，旨在指导模型进行逻辑推理。为了解决现有MLLMs在处理复杂视觉输入时的可解释性和准确性问题，本文还提出了一种多轮处理管道，能够动态关注视觉输入并提供可解释的推理过程。通过大量实验，验证了该框架的有效性，并为更好的推理策略提供了启示。Visual CoT数据集、基准和预训练模型均可在相关网页上获取，以支持该领域的进一步研究。
分点关键点
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Visual CoT数据集
- 本文构建了一个包含438,000个问答对的视觉链式思维数据集，标注了关键区域的边界框，以帮助模型更好地理解和回答问题。数据集涵盖五个不同领域，确保了视觉数据风格的广泛代表性。
- 本文构建了一个包含438,000个问答对的视觉链式思维数据集，标注了关键区域的边界框，以帮助模型更好地理解和回答问题。数据集涵盖五个不同领域，确保了视觉数据风格的广泛代表性。
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多轮处理管道
- 提出了一个新颖的多轮处理管道，能够动态聚焦于视觉输入，并提供可解释的中间推理过程。这种方法旨在模拟人类的推理行为，通过识别和聚焦于图像中的关键区域来提高模型的响应准确性。
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推理能力的增强
- 通过引入链式思维（CoT）推理，本文展示了如何增强MLLMs的推理能力。该方法允许模型在回答问题时生成连贯的中间推理步骤，从而提高最终答案的准确性和相关性。
- 通过引入链式思维（CoT）推理，本文展示了如何增强MLLMs的推理能力。该方法允许模型在回答问题时生成连贯的中间推理步骤，从而提高最终答案的准确性和相关性。
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基准测试与评估
- 本文还引入了视觉链式思维基准，用于评估MLLMs在需要关注特定局部区域或理由来识别物体的场景中的表现。这为未来的研究提供了标准化的评估框架。
- 本文还引入了视觉链式思维基准，用于评估MLLMs在需要关注特定局部区域或理由来识别物体的场景中的表现。这为未来的研究提供了标准化的评估框架。
论文代码
代码链接：https://github/VisualCoT
中文关键词
- 多模态大型语言模型
- 视觉问答
- 链式思维推理
- 数据集
- 可解释性
- 推理策略
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