Assessing GPT4-V on Structured Reasoning Tasks

📄 arXiv: 2312.11524v1 📥 PDF

作者: Mukul Singh, José Cambronero, Sumit Gulwani, Vu Le, Gust Verbruggen

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2023-12-13

备注: 9 pages, 9 figures

💡 一句话要点

评估GPT-4V在结构化推理任务上的性能，并提出视觉链式思考方法。

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

关键词: 多模态学习 大型语言模型 GPT-4V 视觉链式思考 结构化推理 视觉数据分析 数学推理

📋 核心要点

  1. 多模态大型语言模型在结构化推理任务中面临连贯推理的挑战，现有方法难以有效利用视觉信息。
  2. 论文提出视觉链式思考方法，扩展了链式思考到多模态领域，引导模型逐步推理并利用视觉信息。
  3. 实验表明，视觉链式思考显著提升了GPT-4V在数学推理、视觉数据分析和代码生成等任务上的性能。

📝 摘要（中文）

本文评估了具备视觉能力的GPT-4V以及其他五个基线模型在结构化推理任务上的表现，这些任务包括数学推理、视觉数据分析和代码生成。研究表明，视觉链式思考（visual Chain-of-Thought）作为链式思考（Chain-of-Thought）在多模态大型语言模型上的扩展，能够显著提升模型性能。此外，本文还对这些模型表现良好和表现不佳的场景进行了分类分析，着重强调了连贯多模态推理所面临的挑战。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在评估并提升多模态大型语言模型在结构化推理任务上的表现。现有方法，尤其是直接应用大型语言模型，在处理需要视觉信息辅助的推理任务时表现不佳，缺乏有效的视觉信息利用机制。

核心思路：论文的核心思路是借鉴链式思考（Chain-of-Thought）的思想，将其扩展到多模态领域，提出视觉链式思考（visual Chain-of-Thought）。通过引导模型逐步推理，并在每一步推理中显式地利用视觉信息，从而提升模型在结构化推理任务上的性能。

技术框架：整体框架是在标准的大型语言模型（如GPT-4V）基础上，修改prompting方式。具体流程是：首先，向模型输入包含视觉信息的任务描述；然后，通过特定的prompt引导模型逐步推理，每一步推理都显式地考虑视觉信息；最后，模型输出最终答案。关键在于prompt的设计，需要引导模型进行中间步骤的推理，并明确指示模型如何利用视觉信息。

关键创新：最重要的技术创新点在于视觉链式思考（visual Chain-of-Thought）方法。与传统的链式思考方法相比，视觉链式思考方法能够更好地利用视觉信息，从而提升模型在多模态推理任务上的性能。与直接应用大型语言模型相比，视觉链式思考方法能够引导模型进行更深入的推理，从而更好地解决复杂问题。

关键设计：关键设计在于prompt的设计。Prompt需要包含以下几个要素：1) 任务描述，清晰地描述任务的目标和输入；2) 推理步骤，引导模型逐步推理，将复杂问题分解为多个简单的子问题；3) 视觉信息利用，明确指示模型如何利用视觉信息，例如，可以要求模型描述图像中的关键信息，或者要求模型根据图像中的信息进行推理。具体的参数设置和网络结构沿用GPT-4V的默认设置，没有进行修改。

📊 实验亮点

实验结果表明，视觉链式思考方法能够显著提升GPT-4V在结构化推理任务上的性能。例如，在数学推理任务上，GPT-4V结合视觉链式思考方法后，性能提升了显著百分比（具体数值未知，需查阅原文）。与其他基线模型相比，GPT-4V结合视觉链式思考方法也取得了更好的效果，证明了该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多个领域，例如：自动数据图表分析、视觉辅助编程、以及需要结合视觉信息进行决策的智能系统。通过提升多模态大型语言模型的推理能力，可以实现更智能、更高效的人机交互，并解决更复杂的实际问题。未来，该方法有望应用于机器人导航、智能医疗诊断等领域。

📄 摘要（原文）

Multi-modality promises to unlock further uses for large language models. Recently, the state-of-the-art language model GPT-4 was enhanced with vision capabilities. We carry out a prompting evaluation of GPT-4V and five other baselines on structured reasoning tasks, such as mathematical reasoning, visual data analysis, and code generation. We show that visual Chain-of-Thought, an extension of Chain-of-Thought to multi-modal LLMs, yields significant improvements over the vanilla model. We also present a categorized analysis of scenarios where these models perform well and where they struggle, highlighting challenges associated with coherent multimodal reasoning.