Rationale-guided Prompting for Knowledge-based Visual Question Answering

📄 arXiv: 2412.16936v3 📥 PDF

作者: Zhongjian Hu, Peng Yang, Bing Li, Fengyuan Liu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-12-22 (更新: 2025-08-07)

备注: We would like to withdraw this submission due to ongoing internal review and coordination among the author team. Upon the supervisor's recommendation, we have decided to delay public dissemination until the manuscript undergoes further refinement and aligns with our intended academic trajectory

💡 一句话要点

提出基于推理引导的提示学习框架PLRH，提升知识型视觉问答性能

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

关键词: 视觉问答 知识型VQA 大型语言模型 推理启发式 思维链

📋 核心要点

  1. 现有知识型VQA方法直接提示LLM预测答案，忽略了中间推理过程，限制了LLM的性能。
  2. PLRH框架通过CoT生成推理启发式，引导LLM进行更深入的思考，从而提升答案预测的准确性。
  3. 实验结果表明，PLRH在OK-VQA和A-OKVQA数据集上显著优于现有基线，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为PLRH的框架，用于知识型视觉问答（VQA）。该框架利用推理启发式提示大型语言模型（LLM）。现有方法直接提示LLM预测答案，忽略了中间的思考过程，未能充分激活LLM的能力。PLRH首先使用思维链（CoT）提示LLM生成推理启发式，即中间思考过程，然后利用这些推理启发式来启发LLM预测答案。实验结果表明，该方法在OK-VQA和A-OKVQA数据集上分别优于现有基线方法2.2和2.1以上。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决知识型视觉问答任务中，大型语言模型（LLM）由于缺乏中间推理过程而导致性能受限的问题。现有方法直接提示LLM生成答案，忽略了LLM内部的推理能力，未能充分利用其潜力。这种直接预测的方式使得LLM难以有效地利用外部知识，从而影响了最终的答案质量。

核心思路：论文的核心思路是引入推理启发式（Rationale Heuristics）来引导LLM进行更深入的思考。通过让LLM首先生成中间推理步骤，然后再基于这些推理步骤生成答案，可以模拟人类的思考过程，从而提高答案的准确性和可靠性。这种方法旨在激活LLM的潜在能力，使其能够更好地利用外部知识。

技术框架：PLRH框架主要包含两个阶段：1) 推理启发式生成阶段：使用思维链（Chain of Thought, CoT）提示LLM生成中间推理步骤，即Rationale Heuristics。CoT提示通过提供一系列相关的问答示例，引导LLM逐步推理，生成解决问题的中间步骤。2) 答案预测阶段：将生成的推理启发式作为额外的上下文信息，再次提示LLM生成最终答案。通过将推理过程显式地呈现给LLM，可以帮助其更好地理解问题，并生成更准确的答案。

关键创新：PLRH的关键创新在于引入了推理启发式来引导LLM进行知识型VQA。与现有方法直接提示LLM生成答案不同，PLRH通过CoT提示LLM生成中间推理步骤，从而模拟人类的思考过程。这种方法可以有效地激活LLM的潜在能力，使其能够更好地利用外部知识，并生成更准确的答案。

关键设计：PLRH框架的关键设计包括：1) CoT提示的设计：CoT提示需要包含一系列相关的问答示例，这些示例应该能够引导LLM逐步推理，生成解决问题的中间步骤。2) 推理启发式的使用：生成的推理启发式被用作额外的上下文信息，再次提示LLM生成最终答案。3) 损失函数：论文未提及具体的损失函数设计，但通常会采用交叉熵损失函数来训练LLM，以最小化预测答案与真实答案之间的差异。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

PLRH框架在OK-VQA和A-OKVQA数据集上取得了显著的性能提升，分别优于现有基线方法2.2和2.1以上。这些结果表明，通过引入推理启发式来引导LLM进行知识型VQA是有效的。该研究为知识型VQA领域提供了一种新的思路，并为未来的研究奠定了基础。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能客服、教育辅助、医疗诊断等领域。例如，在智能客服中，可以利用该技术让AI更好地理解用户的问题，并给出更准确的答案。在教育辅助中，可以帮助学生理解复杂的概念，并提供个性化的学习建议。在医疗诊断中，可以辅助医生进行疾病诊断，并提供治疗方案。

📄 摘要（原文）

Recently, Large Language Models (LLMs) have been used for knowledge-based Visual Question Answering (VQA). Despite the encouraging results of previous studies, prior methods prompt LLMs to predict answers directly, neglecting intermediate thought processes. We argue that prior methods do not sufficiently activate the capacities of LLMs. We propose a framework called PLRH that Prompts LLMs with Rationale Heuristics for knowledge-based VQA. The PLRH prompts LLMs with Chain of Thought (CoT) to generate rationale heuristics, i.e., intermediate thought processes, and then leverages the rationale heuristics to inspire LLMs to predict answers. Experiments show that our approach outperforms the existing baselines by more than 2.2 and 2.1 on OK-VQA and A-OKVQA, respectively.