VoCoT: Unleashing Visually Grounded Multi-Step Reasoning in Large Multi-Modal Models

📄 arXiv: 2405.16919v3 📥 PDF

作者: Zejun Li, Ruipu Luo, Jiwen Zhang, Minghui Qiu, Xuanjing Huang, Zhongyu Wei

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-05-27 (更新: 2025-03-08)

备注: Accepted by NAACL 2025 main conference

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出VoCoT框架，提升大模型在视觉推理任务中的多步推理能力

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

关键词: 多模态学习 视觉推理 思维链 对象中心表示 指令调优 大模型 跨模态对齐

📋 核心要点

  1. 现有大模型在复杂任务中受限于单步推理模式，难以有效处理需要多步推理的视觉任务。
  2. VoCoT框架通过对象中心推理路径和视觉引导表示，弥合模态差距，实现多步推理。
  3. VolCano模型在CLEVR和EmbSpatial等基准测试中超越GPT-4V等SOTA模型，验证了VoCoT的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为VoCoT的多步视觉引导对象中心思维链推理框架，专门为大模型（LMMs）的推理而设计。VoCoT具有两个关键特征：（1）围绕跨模态共享对象级信息的对象中心推理路径；（2）以多模态交错和对齐的方式对对象概念进行视觉引导表示，有效弥合了LMMs在长期生成过程中的模态差距。为了使LMMs适应VoCoT推理，我们进一步构建了一个指令调优数据集。通过将VoCoT与流行的开源LMM架构相结合，我们开发了一个基于VoCoT的模型VolCano。VolCano仅使用7B参数和有限的输入图像分辨率，在各种场景中都表现出卓越的性能。在CLEVR和EmbSpatial等高度需要复杂推理能力的基准测试中，VolCano优于包括强大的GPT-4V在内的SOTA模型。相关的代码、数据和模型已在https://github.com/RupertLuo/VoCoT上发布。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型多模态模型（LMMs）在处理复杂任务时，由于其单步推理的局限性，无法充分利用视觉信息进行多步推理。这导致它们在需要理解对象之间关系、空间推理等复杂视觉任务中表现不佳。现有方法难以有效利用视觉信息进行长期推理，存在模态鸿沟问题。

核心思路：VoCoT的核心思路是构建一个以对象为中心的推理链，利用跨模态共享的对象级信息作为推理的桥梁。通过视觉引导的对象概念表示，将视觉信息融入到推理过程中，从而弥合模态差距，提升多步推理能力。这种设计使得模型能够逐步分析图像中的对象及其关系，最终得出结论。

技术框架：VoCoT框架主要包含以下几个关键模块：1) 对象检测与识别模块，用于提取图像中的对象信息；2) 对象中心推理路径构建模块，根据对象之间的关系构建推理链；3) 视觉引导表示模块，将视觉信息编码到对象表示中；4) 多步推理模块，沿着推理链逐步进行推理，最终得到答案。整个流程是多模态交错和对齐的，确保视觉信息在推理的每个阶段都能得到有效利用。

关键创新：VoCoT最重要的创新点在于其对象中心的推理方式和视觉引导的表示方法。与传统的单步推理方法不同，VoCoT能够进行多步推理，逐步分析图像中的对象及其关系。同时，视觉引导的表示方法能够有效弥合模态差距，使得模型能够更好地理解图像内容。

关键设计：VoCoT的关键设计包括：1) 使用预训练的对象检测模型提取对象信息；2) 设计特定的损失函数来优化视觉引导表示，例如对比学习损失；3) 使用Transformer架构构建多步推理模块，利用注意力机制捕捉对象之间的关系。指令调优数据集的构建也至关重要，用于引导模型学习如何使用VoCoT进行推理。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

VolCano模型在CLEVR和EmbSpatial等需要复杂推理能力的基准测试中，性能超越了包括GPT-4V在内的SOTA模型。例如，在CLEVR数据集上，VolCano取得了显著的性能提升，证明了VoCoT框架在多步视觉推理方面的有效性。值得注意的是，VolCano仅使用了7B参数和有限的输入图像分辨率。

🎯 应用场景

VoCoT框架可应用于需要复杂视觉推理的场景，例如视觉问答、机器人导航、图像编辑和智能监控等。通过提升模型的多步推理能力，可以使其更好地理解图像内容，从而在这些应用中实现更准确、更智能的决策。未来，VoCoT有望推动多模态人工智能的发展，使其在更广泛的领域发挥作用。

📄 摘要（原文）

While large multi-modal models (LMMs) have exhibited impressive capabilities across diverse tasks, their effectiveness in handling complex tasks has been limited by the prevailing single-step reasoning paradigm. To this end, this paper proposes VoCoT, a multi-step Visually grounded object-centric Chain-of-Thought reasoning framework tailored for inference with LMMs. VoCoT is characterized by two key features: (1) object-centric reasoning paths that revolve around cross-modal shared object-level information, and (2) visually grounded representation of object concepts in a multi-modal interleaved and aligned manner, which effectively bridges the modality gap within LMMs during long-term generation. To adapt LMMs in reasoning with VoCoT, we further construct an instruction-tuning dataset. By combining VoCoT with the prevalent open-source LMM architectures, we develop a VoCoT-based model, VolCano. With only 7B parameters and limited input image resolution, VolCano demonstrates excellent performance across various scenarios. In benchmarks like CLEVR and EmbSpatial, which highly require complex reasoning capabilities, VolCano outperforms SOTA models, including powerful GPT-4V. Related code, data and models are released in https://github.com/RupertLuo/VoCoT.