M$^3$CoT: A Novel Benchmark for Multi-Domain Multi-step Multi-modal Chain-of-Thought

📄 arXiv: 2405.16473v1 📥 PDF

作者: Qiguang Chen, Libo Qin, Jin Zhang, Zhi Chen, Xiao Xu, Wanxiang Che

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-05-26

备注: Accepted at ACL2024 Main Conference

💡 一句话要点

提出M$^3$CoT基准，用于评估多领域多步骤多模态的思维链推理能力

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

关键词: 多模态学习 思维链 视觉语言模型 基准测试 多步骤推理 多领域学习 视觉推理

📋 核心要点

  1. 现有MCoT基准测试在视觉推理深度、领域覆盖度方面存在不足，限制了多模态思维链的进一步发展。
  2. M$^3$CoT基准旨在通过引入多领域、多步骤的视觉推理任务，更全面地评估模型的多模态推理能力。
  3. 实验表明，现有VLLM在M$^3$CoT上表现与人类水平差距较大，突显了该基准的挑战性和研究价值。

📝 摘要（中文）

多模态思维链（MCoT）要求模型利用文本和视觉模态的知识进行逐步推理，这越来越受到关注。然而，当前的MCoT基准仍然面临一些挑战：（1）缺乏视觉模态推理，（2）单步视觉模态推理，以及（3）缺少领域泛化，从而阻碍了MCoT的发展。为此，我们引入了一个新的基准（M$^3$CoT）来解决上述挑战，推进多领域、多步骤和多模态的CoT。此外，我们对视觉大型语言模型（VLLM）上丰富的MCoT方法进行了全面评估。我们强调，目前的VLLM仍然难以在M$^3$CoT中正确推理，并且在M$^3$CoT中，现有VLLM与人类表现之间仍然存在很大差距，尽管它们在之前的MCoT基准上取得了优异的结果。据我们所知，我们朝着MCoT中的多领域、多步骤和多模态场景迈出了有意义的第一步。我们希望M$^3$CoT能够成为一种有价值的资源，为多领域、多步骤、多模态思维链研究提供开创性的基础。

🔬 方法详解

问题定义：现有MCoT基准主要存在三个问题：缺乏视觉模态推理，视觉模态推理仅为单步，以及缺少领域泛化能力。这些问题导致现有基准无法充分评估模型在复杂场景下的多模态推理能力，阻碍了MCoT的进一步发展。

核心思路：M$^3$CoT的核心思路是构建一个更具挑战性的多模态推理基准，通过引入多领域、多步骤的视觉推理任务，迫使模型进行更深入的视觉信息理解和推理，从而更全面地评估模型的多模态思维链能力。

技术框架：M$^3$CoT基准包含多个领域的数据，每个领域包含多个需要多步骤推理才能解决的问题。每个问题都包含文本描述和视觉信息，模型需要结合文本和视觉信息，逐步推理得出答案。基准测试提供了一套评估指标，用于评估模型在不同方面的性能。

关键创新：M$^3$CoT的关键创新在于其多领域、多步骤和多模态的特性。与现有基准相比，M$^3$CoT更贴近真实世界的复杂场景，能够更全面地评估模型的多模态推理能力。它要求模型不仅要理解文本信息，还要理解视觉信息，并进行多步骤的推理才能得出答案。

关键设计：M$^3$CoT在数据收集和标注方面进行了精心设计，确保数据的质量和多样性。具体的技术细节（如参数设置、损失函数、网络结构等）取决于具体的模型选择，论文主要关注基准的构建和评估，而非特定模型的优化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，尽管现有VLLM在之前的MCoT基准上表现出色，但在M$^3$CoT上仍然表现不佳，与人类水平存在显著差距。这表明M$^3$CoT成功地提高了多模态推理的难度，并为未来的研究提供了明确的方向，即如何提升VLLM在复杂场景下的多模态推理能力。

🎯 应用场景

M$^3$CoT基准的提出，将推动视觉语言模型在复杂场景下的应用，例如智能问答、视觉导航、机器人操作等。通过在该基准上训练和评估模型，可以提升模型在真实世界中的多模态推理能力，使其能够更好地理解和解决复杂问题，从而在实际应用中发挥更大的作用。

📄 摘要（原文）

Multi-modal Chain-of-Thought (MCoT) requires models to leverage knowledge from both textual and visual modalities for step-by-step reasoning, which gains increasing attention. Nevertheless, the current MCoT benchmark still faces some challenges: (1) absence of visual modal reasoning, (2) single-step visual modal reasoning, and (3) Domain missing, thereby hindering the development of MCoT. Motivated by this, we introduce a novel benchmark (M$^3$CoT) to address the above challenges, advancing the multi-domain, multi-step, and multi-modal CoT. Additionally, we conduct a thorough evaluation involving abundant MCoT approaches on Vision Large Language Models (VLLMs). In addition, we highlight that the current VLLMs still struggle to correctly reason in M$^3$CoT and there remains a large gap between existing VLLMs and human performance in M$^3$CoT, despite their superior results on previous MCoT benchmarks. To our knowledge, we take the first meaningful step toward the multi-domain, multi-step, and multi-modal scenario in MCoT. We hope that M$^3$CoT can serve as a valuable resource, providing a pioneering foundation in multi-domain, multi-step, multi-modal chain-of-thought research.