ExoViP: Step-by-step Verification and Exploration with Exoskeleton Modules for Compositional Visual Reasoning

📄 arXiv: 2408.02210v1 📥 PDF

作者: Yuxuan Wang, Alan Yuille, Zhuowan Li, Zilong Zheng

分类: cs.CV

发布日期: 2024-08-05

备注: To Appear at COLM 2024

💡 一句话要点

ExoViP：利用外骨骼模块进行逐步验证与探索，提升组合式视觉推理能力

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

关键词: 视觉推理 多模态学习 大型语言模型 视觉-语言编程 验证模块

📋 核心要点

  1. 现有视觉-语言编程方法易受LLM规划错误和视觉模块不准确性的影响，导致性能瓶颈。
  2. ExoViP通过引入可插拔的验证模块，在规划和执行阶段进行错误纠正，提升推理的可靠性。
  3. 实验表明，ExoViP在多个组合推理任务上显著提升了现有视觉-语言编程方法的性能。

📝 摘要（中文）

组合式视觉推理方法将复杂查询分解为可行的视觉任务结构化组合，在复杂多模态任务中展现出巨大潜力。受益于大型语言模型（LLM）的最新进展，通过将LLM视为少样本/零样本规划器，即视觉-语言（VL）编程，多模态挑战进入了一个新阶段。然而，此类方法由于LLM规划错误或视觉执行模块的不准确性而面临挑战，落后于非组合模型。本文提出一种“即插即用”方法ExoViP，通过内省式验证来纠正规划和执行阶段的错误。我们采用验证模块作为“外骨骼”来增强当前的VL编程方案。具体来说，我们提出的验证模块利用三个子验证器的混合来验证每个推理步骤后的预测，随后校准视觉模块预测并细化LLM规划的推理轨迹。在两个代表性的VL编程方法上的实验结果表明，在标准基准上的五个组合推理任务上均实现了持续改进。因此，我们相信ExoViP可以促进开放域多模态挑战中更好的性能和泛化。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决组合式视觉推理任务中，由于大型语言模型（LLM）规划错误和视觉执行模块不准确导致的性能瓶颈问题。现有的视觉-语言编程方法虽然利用LLM进行任务规划，但其规划的合理性和视觉模块执行的准确性难以保证，导致最终推理结果不佳。

核心思路：论文的核心思路是引入“外骨骼”式的验证模块，对LLM的规划和视觉模块的执行结果进行逐步验证和校准。通过内省式验证，及时发现并纠正错误，从而提高整体推理的准确性和可靠性。这种“即插即用”的设计使得ExoViP可以方便地集成到现有的视觉-语言编程框架中。

技术框架：ExoViP的核心是一个验证模块，它被设计为“外骨骼”，可以插入到现有的视觉-语言编程流程中。该验证模块在每个推理步骤后对预测结果进行验证，并根据验证结果校准视觉模块的预测和LLM的推理轨迹。验证模块包含三个子验证器，分别从不同的角度对预测结果进行评估。整体流程包括：1) LLM生成推理步骤；2) 视觉模块执行推理步骤并生成预测；3) 验证模块验证预测结果；4) 根据验证结果校准视觉模块和LLM的推理轨迹；5) 重复步骤1-4直到完成整个推理过程。

关键创新：ExoViP的关键创新在于其“外骨骼”式的验证模块，该模块能够以即插即用的方式集成到现有的视觉-语言编程框架中，并对LLM的规划和视觉模块的执行结果进行逐步验证和校准。与现有方法相比，ExoViP不是简单地依赖LLM的规划和视觉模块的执行，而是通过引入验证机制来提高整体推理的可靠性。此外，三个子验证器的混合使用也增强了验证模块的鲁棒性。

关键设计：验证模块包含三个子验证器：1) 一致性验证器，用于检查不同推理步骤之间的预测是否一致；2) 合理性验证器，用于检查预测结果是否符合常识和物理规律；3) 置信度验证器，用于评估视觉模块预测的置信度。这三个验证器可以采用不同的实现方式，例如，可以使用预训练的视觉-语言模型或知识图谱来实现一致性和合理性验证器，可以使用视觉模块自身的置信度输出来实现置信度验证器。验证结果用于校准视觉模块的预测和LLM的推理轨迹，例如，可以根据验证结果调整视觉模块的参数或重新规划推理步骤。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ExoViP在两个代表性的视觉-语言编程方法上均实现了持续改进。在标准基准上的五个组合推理任务上，ExoViP能够显著提升现有方法的性能，证明了其有效性和泛化能力。具体的性能提升数据在论文中给出，与没有使用ExoViP的基线模型相比，性能有显著提升。

🎯 应用场景

ExoViP可广泛应用于需要复杂视觉推理的多模态任务中，例如视觉问答、图像描述、机器人导航等。通过提高视觉推理的准确性和可靠性，ExoViP可以提升相关应用的性能和用户体验。未来，ExoViP有望在智能助手、自动驾驶、医疗诊断等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Compositional visual reasoning methods, which translate a complex query into a structured composition of feasible visual tasks, have exhibited a strong potential in complicated multi-modal tasks. Empowered by recent advances in large language models (LLMs), this multi-modal challenge has been brought to a new stage by treating LLMs as few-shot/zero-shot planners, i.e., vision-language (VL) programming. Such methods, despite their numerous merits, suffer from challenges due to LLM planning mistakes or inaccuracy of visual execution modules, lagging behind the non-compositional models. In this work, we devise a "plug-and-play" method, ExoViP, to correct errors in both the planning and execution stages through introspective verification. We employ verification modules as "exoskeletons" to enhance current VL programming schemes. Specifically, our proposed verification module utilizes a mixture of three sub-verifiers to validate predictions after each reasoning step, subsequently calibrating the visual module predictions and refining the reasoning trace planned by LLMs. Experimental results on two representative VL programming methods showcase consistent improvements on five compositional reasoning tasks on standard benchmarks. In light of this, we believe that ExoViP can foster better performance and generalization on open-domain multi-modal challenges.