GeoChain: Multimodal Chain-of-Thought for Geographic Reasoning

📄 arXiv: 2506.00785v3 📥 PDF

作者: Sahiti Yerramilli, Nilay Pande, Rynaa Grover, Jayant Sravan Tamarapalli

分类: cs.AI, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2025-06-01 (更新: 2025-09-09)

💡 一句话要点

提出GeoChain以解决多模态地理推理问题

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

关键词: 多模态推理 地理推理 思维链 视觉基础 语义分割 模型评估 人工智能

📋 核心要点

  1. 现有多模态语言模型在地理推理任务中表现不佳，尤其是在视觉基础和复杂推理方面。
  2. GeoChain通过提供一个包含21步思维链的问题序列，帮助模型逐步进行地理推理，覆盖多种推理类别。
  3. 实验结果表明，当前模型在处理复杂推理时仍然存在显著挑战，GeoChain为未来研究提供了重要的基准和诊断工具。

📝 摘要（中文）

本文介绍了GeoChain，一个用于评估多模态大型语言模型（MLLMs）逐步地理推理的大规模基准。GeoChain利用146万张Mapillary街景图像，为每张图像配对21步的思维链（CoT）问题序列（超过3000万个问答对）。这些序列引导模型从粗略属性到细粒度定位，涵盖视觉、空间、文化和精确地理定位四个推理类别，并按难度进行标注。图像还附加了语义分割（150类）和视觉可定位性评分。对当代MLLMs（如GPT-4.1变体、Claude 3.7、Gemini 2.5变体）在2088张多样化图像子集上的基准测试显示，模型在视觉基础、推理不稳定性和准确定位方面存在一致性挑战，尤其是在推理复杂性增加时。GeoChain提供了一种强有力的诊断方法，促进复杂地理推理在MLLMs中的显著进展。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有多模态语言模型在地理推理中的不足，尤其是在视觉基础和复杂推理能力方面的挑战。现有方法往往无法有效处理多层次的推理任务。

核心思路：GeoChain的核心思路是通过构建一个包含21步思维链的问题序列，逐步引导模型进行地理推理，从而提升其在视觉、空间和文化等方面的理解能力。

技术框架：GeoChain的整体架构包括数据收集、问题序列设计、模型训练和评估四个主要模块。数据收集阶段使用146万张街景图像，问题序列设计则涵盖不同难度的推理任务。

关键创新：GeoChain的主要创新在于其大规模的多模态数据集和系统化的思维链问题设计，这与现有方法的单一问题或简单问答形式有本质区别。

关键设计：在关键设计方面，GeoChain使用了150类的语义分割和视觉可定位性评分，确保模型在推理过程中能够获得更丰富的上下文信息。

📊 实验亮点

在对2088张多样化图像的基准测试中，当前的多模态语言模型在视觉基础和准确定位方面表现不佳，尤其是在推理复杂性增加时，显示出明显的弱点。这一发现为未来的研究提供了重要的方向。

🎯 应用场景

GeoChain的研究成果可广泛应用于智能地图服务、自动驾驶、城市规划等领域。通过提升多模态语言模型的地理推理能力，未来可以实现更智能的地理信息系统和人机交互界面，推动相关技术的进步与应用。

📄 摘要（原文）

This paper introduces GeoChain, a large-scale benchmark for evaluating step-by-step geographic reasoning in multimodal large language models (MLLMs). Leveraging 1.46 million Mapillary street-level images, GeoChain pairs each image with a 21-step chain-of-thought (CoT) question sequence (over 30 million Q&A pairs). These sequences guide models from coarse attributes to fine-grained localization across four reasoning categories - visual, spatial, cultural, and precise geolocation - annotated by difficulty. Images are also enriched with semantic segmentation (150 classes) and a visual locatability score. Our benchmarking of contemporary MLLMs (GPT-4.1 variants, Claude 3.7, Gemini 2.5 variants) on a diverse 2,088-image subset reveals consistent challenges: models frequently exhibit weaknesses in visual grounding, display erratic reasoning, and struggle to achieve accurate localization, especially as the reasoning complexity escalates. GeoChain offers a robust diagnostic methodology, critical for fostering significant advancements in complex geographic reasoning within MLLMs.