Declarative Knowledge Distillation from Large Language Models for Visual Question Answering Datasets

📄 arXiv: 2410.09428v1 📥 PDF

作者: Thomas Eiter, Jan Hadl, Nelson Higuera, Johannes Oetsch

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-10-12

备注: Presented at NeLaMKRR@KR, 2024 (arXiv:2410.05339)

💡 一句话要点

提出一种基于大语言模型知识蒸馏的声明式视觉问答方法

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉问答 知识蒸馏 大语言模型 声明式推理 答案集程序

📋 核心要点

  1. 现有VQA方法中，端到端模型缺乏可解释性，而声明式规则构建成本高昂。
  2. 利用大语言模型（LLM）生成和修正VQA推理规则，实现知识蒸馏。
  3. 在CLEVR和GQA数据集上的实验表明，该方法是数据驱动规则学习之外的有益补充。

📝 摘要（中文）

视觉问答（VQA）是一项关于图像提问并回答的任务，它需要处理多模态输入并进行推理以获得答案。在推理组件中使用声明式表示的模块化解决方案，在可解释性方面比端到端训练的系统具有明显的优势。缺点是为此类组件设计规则可能会给开发人员带来额外的负担。我们通过提出一种来自大型语言模型（LLM）的声明式知识蒸馏方法来解决这一挑战。我们的方法是提示LLM扩展关于VQA推理的初始理论（以答案集程序的形式给出），以满足VQA任务的要求。来自VQA数据集的示例用于指导LLM，验证结果，并在规则不正确时通过使用来自ASP求解器的反馈来修正规则。我们证明了我们的方法在著名的CLEVR和GQA数据集上有效。我们的结果证实，除了数据驱动的规则学习方法之外，从LLM中提取知识实际上是一个很有希望的方向。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视觉问答（VQA）任务中，声明式推理规则构建困难的问题。现有的端到端VQA模型虽然性能良好，但缺乏可解释性。而依赖人工构建声明式规则的方法，需要大量专家知识和时间投入，成本高昂。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大语言理解和生成能力，自动生成和修正VQA推理规则。通过将VQA任务的初始理论（以答案集程序ASP的形式）作为提示输入LLM，并结合VQA数据集的示例进行指导，使LLM能够扩展和完善推理规则。

技术框架：整体框架包含以下几个主要阶段：1) 初始理论构建：构建一个初步的、基于ASP的VQA推理规则集。2) LLM提示：将初始理论和VQA数据集中的示例问题输入LLM，提示LLM生成更完善的推理规则。3) 规则验证：使用ASP求解器验证LLM生成的规则在VQA数据集上的表现。4) 规则修正：如果规则不正确，则利用ASP求解器的反馈，再次提示LLM修正规则。这个过程迭代进行，直到规则满足VQA任务的要求。

关键创新：最重要的创新点在于利用LLM进行声明式知识蒸馏，将LLM的知识迁移到VQA推理规则中。与传统的数据驱动规则学习方法相比，该方法能够利用LLM的先验知识，减少对大量标注数据的依赖。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用答案集程序（ASP）作为声明式知识表示，方便规则的推理和验证。2) 设计有效的LLM提示策略，引导LLM生成高质量的推理规则。3) 利用ASP求解器的反馈，指导LLM进行规则修正。具体参数设置和网络结构未知，因为论文侧重于知识蒸馏框架而非特定模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在CLEVR和GQA数据集上取得了良好的效果，验证了利用LLM进行声明式知识蒸馏的可行性。具体性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，但强调了该方法是数据驱动规则学习之外的一个有希望的方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能客服、图像搜索、机器人视觉等领域，提升视觉问答系统的可解释性和智能化水平。通过利用LLM的知识，可以降低构建复杂VQA系统的成本，加速相关技术的落地应用。未来，该方法还可以扩展到其他需要知识推理的多模态任务中。

📄 摘要（原文）

Visual Question Answering (VQA) is the task of answering a question about an image and requires processing multimodal input and reasoning to obtain the answer. Modular solutions that use declarative representations within the reasoning component have a clear advantage over end-to-end trained systems regarding interpretability. The downside is that crafting the rules for such a component can be an additional burden on the developer. We address this challenge by presenting an approach for declarative knowledge distillation from Large Language Models (LLMs). Our method is to prompt an LLM to extend an initial theory on VQA reasoning, given as an answer-set program, to meet the requirements of the VQA task. Examples from the VQA dataset are used to guide the LLM, validate the results, and mend rules if they are not correct by using feedback from the ASP solver. We demonstrate that our approach works on the prominent CLEVR and GQA datasets. Our results confirm that distilling knowledge from LLMs is in fact a promising direction besides data-driven rule learning approaches.