Image First or Text First? Optimising the Sequencing of Modalities in Large Language Model Prompting and Reasoning Tasks

📄 arXiv: 2410.03062v1 📥 PDF

作者: Grant Wardle, Teo Susnjak

分类: cs.AI

发布日期: 2024-10-04

💡 一句话要点

研究多模态提示中图文顺序对大语言模型推理性能的影响

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

关键词: 多模态学习 大语言模型 提示工程 图像文本顺序 推理性能

📋 核心要点

  1. 现有方法在多模态提示中，对图像和文本的顺序安排缺乏系统性研究，影响LLM的推理效果。
  2. 论文核心思想是探究图像和文本的顺序对LLM推理性能的影响，并分析其在不同复杂任务中的表现。
  3. 实验结果表明，模态顺序对简单任务影响显著，复杂任务影响减小，提示结构对多步推理至关重要。

📝 摘要（中文）

本文研究了多模态提示中图像和文本的顺序如何影响大型语言模型（LLM）的推理性能。我们使用三种商业LLM进行了实证评估。结果表明，模态呈现的顺序会显著影响性能，尤其是在不同复杂程度的任务中。对于涉及单个图像的简单任务，模态顺序对准确性有明显影响。然而，在涉及多个图像和复杂推理步骤的更复杂任务中，顺序的影响减小，这可能是由于任务的认知需求增加。我们的研究结果还强调了问题/提示结构的重要性。在嵌套和多步骤推理任务中，模态顺序在塑造模型性能方面发挥了关键作用。虽然LLM在推理的初始阶段表现出色，但它们难以重新整合早期信息，突显了Transformer架构中多跳推理的挑战。这表明，使模态顺序与推理步骤的逻辑流程保持一致比单独的模态顺序更重要。这些见解为改进多模态提示设计提供了有价值的启示，并在教育、医学成像和跨模态学习等领域具有广泛的应用。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态提示中，图像和文本的呈现顺序如何影响大型语言模型（LLM）的推理性能的问题。现有方法缺乏对模态顺序的系统性研究，导致在不同任务中LLM的推理效果不稳定，尤其是在复杂的多步推理任务中，模型难以有效整合不同模态的信息。

核心思路：论文的核心思路是通过实证研究，系统地评估不同模态顺序（图像在前或文本在前）对LLM推理性能的影响。通过设计不同复杂度的任务，分析模态顺序在不同场景下的作用，并探究其与问题/提示结构之间的关系。 论文认为，模态顺序应与推理步骤的逻辑流程对齐，以优化模型性能。

技术框架：论文采用实证研究方法，使用三种商业LLM作为实验对象。实验流程包括：1) 设计不同复杂度的多模态推理任务，包括单图像任务和多图像多步推理任务；2) 构建不同的多模态提示，改变图像和文本的呈现顺序；3) 使用LLM对提示进行推理，并评估其准确性；4) 分析实验结果，探究模态顺序、任务复杂度和提示结构对模型性能的影响。

关键创新：论文的关键创新在于系统地研究了多模态提示中模态顺序对LLM推理性能的影响，并揭示了模态顺序与任务复杂度、提示结构之间的复杂关系。 论文强调了模态顺序与推理步骤逻辑流程对齐的重要性，为多模态提示设计提供了新的思路。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 任务设计：设计了不同复杂度的任务，包括单图像识别、多图像比较和多步推理等，以评估模态顺序在不同场景下的影响；2) 提示构建：构建了不同的多模态提示，改变图像和文本的呈现顺序，并控制提示的结构，例如嵌套结构和线性结构；3) 评估指标：使用准确率作为评估指标，衡量LLM的推理性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在简单的单图像任务中，模态顺序对准确率有显著影响。在复杂的多图像多步推理任务中，模态顺序的影响减小，但提示结构（如嵌套结构）对模型性能至关重要。研究发现，LLM在推理的初始阶段表现良好，但在重新整合早期信息时存在困难，突显了多跳推理的挑战。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于教育领域，优化多模态教学材料的设计，提升学生的学习效果。在医学影像领域，可用于辅助医生进行诊断，提高诊断准确率。此外，该研究还可促进跨模态学习的发展，例如，通过优化多模态提示，提高LLM在视觉问答、图像描述等任务中的性能，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

This paper examines how the sequencing of images and text within multi-modal prompts influences the reasoning performance of large language models (LLMs). We performed empirical evaluations using three commercial LLMs. Our results demonstrate that the order in which modalities are presented can significantly affect performance, particularly in tasks of varying complexity. For simpler tasks involving a single image, modality sequencing had a clear impact on accuracy. However, in more complex tasks involving multiple images and intricate reasoning steps, the effect of sequencing diminished, likely due to the increased cognitive demands of the task. Our findings also highlight the importance of question/prompt structure. In nested and multi-step reasoning tasks, modality sequencing played a key role in shaping model performance. While LLMs excelled in the initial stages of reasoning, they struggled to re-incorporate earlier information, underscoring the challenges of multi-hop reasoning within transformer architectures. This suggests that aligning the sequence of modalities with the logical flow of reasoning steps is more critical than modality order alone. These insights offer valuable implications for improving multi-modal prompt design, with broader applications across fields such as education, medical imaging, and cross-modal learning.