Multi-modal Latent Space Learning for Chain-of-Thought Reasoning in Language Models

📄 arXiv: 2312.08762v1 📥 PDF

作者: Liqi He, Zuchao Li, Xiantao Cai, Ping Wang

分类: cs.AI

发布日期: 2023-12-14

💡 一句话要点

提出基于扩散过程的多模态隐空间学习方法，提升语言模型的CoT推理能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 链式思考 扩散模型 隐空间学习 视觉问答 语言模型 多模态推理

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖预训练视觉模型提取图像特征，但这些模型并非为复杂推理设计，与语言思想对齐不足。
  2. 利用扩散过程进行隐空间学习，生成与语言思想对齐的图像特征，实现图像和文本在深层的有效融合。
  3. 在ScienceQA等数据集上验证了方法的有效性，并在ScienceQA上取得了当前最优的性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的多模态链式思考（CoT）推理方法，该方法利用扩散过程进行隐空间学习，从而生成与语言思想对齐的有效图像特征。现有方法主要依赖于从现成的视觉模型中提取固定的图像特征，然后使用注意力机制将其与文本融合，但这些视觉模型并非为复杂的推理任务设计，与语言思想的对齐效果不佳。本文提出的方法在深层融合图像特征和文本表示，从而提高多模态CoT的复杂推理能力。在多模态ScienceQA和机器翻译基准测试中，验证了该方法的有效性，并在ScienceQA上取得了最先进的性能。总而言之，本文的方法为语言模型中的多模态推理提供了一种更强大、更有效的解决方案，增强了它们解决复杂现实问题的能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多模态链式思考（CoT）推理方法主要依赖于预训练的视觉模型提取图像特征，然后通过注意力机制将这些特征与文本信息融合。这种方法的痛点在于，这些视觉模型并非专门为复杂的推理任务设计，因此提取的图像特征可能与语言模型的推理过程（即“思想链”）不够对齐，从而限制了多模态CoT的推理能力。

核心思路：本文的核心思路是利用扩散模型学习一个多模态的隐空间，在这个隐空间中，图像特征能够更好地与语言模型的推理过程对齐。通过扩散过程，可以生成与特定语言“思想”相关的图像特征，从而实现图像和文本在深层次上的有效融合，提升多模态CoT的推理能力。

技术框架：该方法的技术框架主要包含以下几个阶段：1) 使用扩散模型学习图像的隐空间表示；2) 将文本信息（例如问题描述）编码为语言表示；3) 利用扩散过程，基于语言表示生成与该语言表示对齐的图像特征；4) 将生成的图像特征与文本表示进行融合，输入到语言模型中进行CoT推理。整体流程旨在使图像特征能够更好地服务于语言模型的推理过程。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于利用扩散模型进行隐空间学习，从而生成与语言思想对齐的图像特征。与现有方法直接使用预训练视觉模型提取的固定图像特征不同，该方法能够根据具体的语言信息动态生成图像特征，从而更好地适应复杂的推理任务。

关键设计：具体的扩散模型结构、损失函数以及图像特征与文本表示的融合方式是关键的设计细节。例如，可以使用条件扩散模型，将语言表示作为条件输入，指导图像特征的生成过程。损失函数可以包括重构损失和对齐损失，其中重构损失用于保证生成的图像特征的质量，对齐损失用于保证图像特征与语言表示的对齐程度。图像特征与文本表示的融合可以通过注意力机制或者其他融合策略实现。

📊 实验亮点

该方法在多模态ScienceQA数据集上取得了state-of-the-art的性能，显著优于现有的多模态CoT推理方法。实验结果表明，通过扩散过程学习到的图像特征能够更好地与语言思想对齐，从而提升了多模态推理的准确性和效率。具体的性能提升幅度需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于需要多模态信息融合的复杂推理任务，例如视觉问答、机器人导航、智能医疗诊断等领域。通过提升语言模型的多模态推理能力，可以更好地解决现实世界中的复杂问题，例如根据医学影像和病历文本进行疾病诊断，或者根据场景图像和导航指令引导机器人完成任务。

📄 摘要（原文）

Chain-of-thought (CoT) reasoning has exhibited impressive performance in language models for solving complex tasks and answering questions. However, many real-world questions require multi-modal information, such as text and images. Previous research on multi-modal CoT has primarily focused on extracting fixed image features from off-the-shelf vision models and then fusing them with text using attention mechanisms. This approach has limitations because these vision models were not designed for complex reasoning tasks and do not align well with language thoughts. To overcome this limitation, we introduce a novel approach for multi-modal CoT reasoning that utilizes latent space learning via diffusion processes to generate effective image features that align with language thoughts. Our method fuses image features and text representations at a deep level and improves the complex reasoning ability of multi-modal CoT. We demonstrate the efficacy of our proposed method on multi-modal ScienceQA and machine translation benchmarks, achieving state-of-the-art performance on ScienceQA. Overall, our approach offers a more robust and effective solution for multi-modal reasoning in language models, enhancing their ability to tackle complex real-world problems.