VDebugger: Harnessing Execution Feedback for Debugging Visual Programs
作者: Xueqing Wu, Zongyu Lin, Songyan Zhao, Te-Lin Wu, Pan Lu, Nanyun Peng, Kai-Wei Chang
分类: cs.CL, cs.CV
发布日期: 2024-06-19 (更新: 2024-10-04)
备注: EMNLP 2024 Findings
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
VDebugger：利用执行反馈调试视觉程序，提升视觉推理准确性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉程序调试 视觉推理 执行反馈 Critic-Refiner框架 大型语言模型
📋 核心要点
- 视觉程序易出错，逻辑错误占比高达58%，调试复杂视觉程序是视觉推理的瓶颈。
- VDebugger通过逐步跟踪执行反馈，定位并纠正视觉程序中的错误，提升程序的可解释性和准确性。
- VDebugger在六个数据集上取得了显著的性能提升，并在未见过的COVR任务上展现了良好的泛化能力。
📝 摘要（中文）
本文提出VDebugger，一个新颖的critic-refiner框架，旨在通过跟踪执行步骤来定位和调试视觉程序。视觉程序是由大型语言模型生成的、用于解决视觉推理问题的可执行代码。VDebugger利用详细的执行反馈来识别和纠正程序错误，从而提高可解释性和准确性。该框架的训练数据通过一个自动化的流程生成，该流程使用一种新颖的mask-best解码技术将错误注入到正确的视觉程序中。在六个数据集上的评估表明了VDebugger的有效性，在下游任务准确性方面表现出高达3.2%的性能提升。进一步的研究表明，VDebugger能够泛化到未见过的任务，在未见过的COVR任务上带来了2.3%的显著改进。代码、数据和模型已公开。
🔬 方法详解
问题定义：视觉程序是由大型语言模型生成的，用于解决视觉推理任务的可执行代码。然而，这些程序容易出现逻辑错误，严重影响视觉推理的准确性。现有的调试方法难以有效地定位和修复这些错误，尤其是在复杂的视觉程序中。因此，如何高效地调试视觉程序，提高其可靠性和准确性，是一个重要的研究问题。
核心思路：VDebugger的核心思路是利用执行反馈来指导视觉程序的调试过程。通过逐步跟踪程序的执行过程，VDebugger可以识别出导致错误的具体步骤，并利用这些信息来纠正程序中的错误。这种方法类似于人类调试代码的过程，即通过观察程序的运行结果来发现和修复错误。
技术框架：VDebugger采用一个critic-refiner框架。Critic模块负责分析程序的执行反馈，识别出潜在的错误位置。Refiner模块则根据Critic模块的分析结果，对程序进行修改，以修复错误。整个框架通过迭代的方式进行训练，不断提高Critic模块的错误检测能力和Refiner模块的错误修复能力。训练数据通过自动化的流程生成，该流程将错误注入到正确的视觉程序中。
关键创新：VDebugger的关键创新在于其利用执行反馈进行调试的思想，以及critic-refiner框架的设计。与传统的静态分析方法不同，VDebugger能够动态地分析程序的执行过程，从而更准确地定位错误。此外，mask-best解码技术用于生成训练数据，确保了训练数据的质量和多样性。
关键设计：VDebugger的训练过程包括两个阶段：首先，训练Critic模块来预测程序执行过程中每一步的正确性；然后，训练Refiner模块来根据Critic模块的预测结果修改程序。损失函数的设计旨在最大化Critic模块的预测准确率，并最小化Refiner模块修改后的程序的错误率。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述，但此处未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
VDebugger在六个数据集上进行了评估，结果表明其能够显著提高视觉推理的准确性。例如，在某个数据集上，VDebugger的性能提升了高达3.2%。此外，VDebugger还展现了良好的泛化能力，在未见过的COVR任务上取得了2.3%的性能提升。这些结果表明，VDebugger是一种有效的视觉程序调试方法。
🎯 应用场景
VDebugger可应用于各种视觉推理任务，例如视觉问答、图像标注和目标检测等。通过提高视觉程序的可靠性和准确性，VDebugger可以提升这些任务的性能，并降低开发和维护成本。此外，VDebugger还可以用于教育领域，帮助学生更好地理解和调试视觉程序。
📄 摘要（原文）
Visual programs are executable code generated by large language models to address visual reasoning problems. They decompose complex questions into multiple reasoning steps and invoke specialized models for each step to solve the problems. However, these programs are prone to logic errors, with our preliminary evaluation showing that 58% of the total errors are caused by program logic errors. Debugging complex visual programs remains a major bottleneck for visual reasoning. To address this, we introduce VDebugger, a novel critic-refiner framework trained to localize and debug visual programs by tracking execution step by step. VDebugger identifies and corrects program errors leveraging detailed execution feedback, improving interpretability and accuracy. The training data is generated through an automated pipeline that injects errors into correct visual programs using a novel mask-best decoding technique. Evaluations on six datasets demonstrate VDebugger's effectiveness, showing performance improvements of up to 3.2% in downstream task accuracy. Further studies show VDebugger's ability to generalize to unseen tasks, bringing a notable improvement of 2.3% on the unseen COVR task. Code, data and models are made publicly available at https://github.com/shirley-wu/vdebugger/