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Scaffolding Coordinates to Promote Vision-Language Coordination in Large Multi-Modal Models

https://arxiv/abs/2402.12058

最新的多模态大模型（LMMs）在视觉-语言任务中展现了卓越的能力。尽管这些模型具备先进的功能，但在需要复杂推理、涉及多层次视觉信息的挑战性场景下仍有待提高。现有的提示工程技术主要集中于改进文本推理或利用工具进行图像预处理，缺乏一种简单且通用的视觉提示方案来促进视觉与语言的协同。在本研究中，我们提出了一种名为 SCAFFOLD 的视觉提示方法，通过引入坐标系统来提升视觉与语言的协作性。具体而言，SCAFFOLD在图像中叠加点矩阵作为视觉信息锚点，并利用多维坐标作为文本的位置信息参考。在一系列具有挑战性的视觉-语言任务中进行的广泛实验表明，与基于文本链式推理（CoT）的 GPT-4V 提示方法相比，SCAFFOLD 具有显著的优势。

核心内容解析

研究背景

  • 当前的多模态大模型（LMMs）在视觉-语言任务上表现优秀
  • 但在复杂推理和多层次视觉信息处理方面仍有不足
  • 现有提示工程方法主要局限于文本推理或图像预处理

创新点

提出了 SCAFFOLD 方法，其主要特点是：

  1. 引入坐标系统来增强视觉-语言协作
  2. 在图像中叠加点矩阵作为视觉锚点
  3. 使用多维坐标作为文本的位置参考

研究结果

通过实验证明，SCAFFOLD 相比基于 GPT-4V 的链式推理（CoT）提示方法具有明显优势。

技术术语解释

1. 多模态大模型（LMMs, Large

本文标签： 链式 优势 提示 方法 论文

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