Retrieval Meets Reasoning: Even High-school Textbook Knowledge Benefits Multimodal Reasoning

📄 arXiv: 2405.20834v1 📥 PDF

作者: Cheng Tan, Jingxuan Wei, Linzhuang Sun, Zhangyang Gao, Siyuan Li, Bihui Yu, Ruifeng Guo, Stan Z. Li

分类: cs.CV

发布日期: 2024-05-31

备注: Under review

💡 一句话要点

提出RMR框架，利用检索增强提升多模态视觉语言模型的推理能力

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

关键词: 多模态推理 检索增强 视觉语言模型 知识库 双模态检索

📋 核心要点

  1. 现有的视觉语言模型在推理能力上存在不足，尤其是在需要外部知识辅助的复杂推理场景下。
  2. RMR框架通过检索相关的问答对，为模型提供推理的线索和知识支撑，从而提升推理能力。
  3. 实验表明，RMR框架在多个基准数据集上显著提升了视觉语言模型的性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为RMR（Retrieval Meets Reasoning）的多模态检索增强框架，旨在提升视觉语言模型的推理能力。该框架利用双模态检索模块识别最相关的问答对，并将其作为多模态推理过程的支架。这种无需训练的方法鼓励模型深入理解检索内容中蕴含的推理过程，并生成精确且可解释的答案。令人惊讶的是，仅使用从中小学科学课程中收集的ScienceQA数据集，RMR就显著提升了各种视觉语言模型在A-OKVQA、MMBench和SEED等基准数据集上的性能。这些结果突显了多模态检索和推理机制在提高视觉语言模型推理能力方面的巨大潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉语言模型在处理需要复杂推理的问题时，往往缺乏必要的外部知识，导致推理能力不足。尤其是在多模态场景下，如何有效地利用外部知识来增强模型的推理能力是一个挑战。现有方法通常侧重于答案生成，而忽略了对推理过程的深入理解和可解释性。

核心思路：RMR框架的核心思路是利用检索增强的方式，为视觉语言模型提供相关的知识支撑，从而提升其推理能力。通过检索与问题相关的问答对，模型可以学习到解决类似问题的推理过程和关键信息，从而更好地理解当前问题并生成合理的答案。这种方法强调对检索内容的深入理解，而不仅仅是简单的答案匹配。

技术框架：RMR框架主要包含一个双模态检索模块和一个视觉语言模型。首先，双模态检索模块根据输入的问题和图像，从知识库中检索出最相关的问答对。然后，将检索到的问答对作为上下文信息，与原始问题和图像一起输入到视觉语言模型中，模型根据这些信息生成答案。整个过程是训练自由的，即不需要对视觉语言模型进行额外的训练。

关键创新：RMR框架的关键创新在于其双模态检索模块和推理增强机制。双模态检索模块能够同时考虑问题和图像的信息，从而更准确地检索到相关的知识。推理增强机制则鼓励模型深入理解检索到的问答对中的推理过程，并将其应用到当前问题的解决中。与现有方法相比，RMR框架更注重对推理过程的建模和利用。

关键设计：RMR框架的关键设计包括：1) 双模态检索模块的设计，需要选择合适的检索模型和相似度度量方法；2) 知识库的构建，需要选择合适的知识来源和存储方式；3) 如何将检索到的问答对有效地融入到视觉语言模型的输入中，例如可以使用拼接、注意力机制等方法。论文中使用了ScienceQA数据集作为知识库，并采用了一种简单的拼接方式将检索到的问答对融入到模型输入中。具体的参数设置和网络结构细节在论文中没有详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

RMR框架在A-OKVQA、MMBench和SEED等基准数据集上取得了显著的性能提升。例如，在A-OKVQA数据集上，RMR框架将视觉语言模型的性能提升了多个百分点。这些结果表明，RMR框架能够有效地提升视觉语言模型的推理能力，并且具有良好的泛化能力。

🎯 应用场景

RMR框架可以应用于各种需要多模态推理的场景，例如智能问答、图像理解、机器人导航等。通过提供相关的知识支撑，RMR框架可以提升模型在这些场景下的性能和可靠性。未来，RMR框架还可以扩展到更多的领域，例如医疗诊断、金融分析等，为这些领域提供更智能的解决方案。

📄 摘要（原文）

Large language models equipped with retrieval-augmented generation (RAG) represent a burgeoning field aimed at enhancing answering capabilities by leveraging external knowledge bases. Although the application of RAG with language-only models has been extensively explored, its adaptation into multimodal vision-language models remains nascent. Going beyond mere answer generation, the primary goal of multimodal RAG is to cultivate the models' ability to reason in response to relevant queries. To this end, we introduce a novel multimodal RAG framework named RMR (Retrieval Meets Reasoning). The RMR framework employs a bi-modal retrieval module to identify the most relevant question-answer pairs, which then serve as scaffolds for the multimodal reasoning process. This training-free approach not only encourages the model to engage deeply with the reasoning processes inherent in the retrieved content but also facilitates the generation of answers that are precise and richly interpretable. Surprisingly, utilizing solely the ScienceQA dataset, collected from elementary and high school science curricula, RMR significantly boosts the performance of various vision-language models across a spectrum of benchmark datasets, including A-OKVQA, MMBench, and SEED. These outcomes highlight the substantial potential of our multimodal retrieval and reasoning mechanism to improve the reasoning capabilities of vision-language models.