Visual-O1: Understanding Ambiguous Instructions via Multi-modal Multi-turn Chain-of-thoughts Reasoning

📄 arXiv: 2410.03321v1 📥 PDF

作者: Minheng Ni, Yutao Fan, Lei Zhang, Wangmeng Zuo

分类: cs.CV

发布日期: 2024-10-04

💡 一句话要点

提出Visual-O1框架，通过多模态多轮CoT推理解决视觉任务中歧义指令理解问题

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

关键词: 多模态学习 歧义指令理解 链式思考 视觉推理 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理包含歧义的视觉指令时表现不佳，缺乏有效的消歧推理能力，导致性能下降。
  2. Visual-O1框架模拟人类多模态多轮推理过程，通过链式思考提供实例或经验，辅助模型理解歧义指令。
  3. 实验表明，Visual-O1显著提升了不同智能水平模型在歧义指令和通用数据集上的性能，且计算开销增加不明显。

📝 摘要（中文）

随着大规模模型的发展，语言指令越来越多地应用于多模态任务中。由于人类的语言习惯，这些指令在现实场景中经常包含歧义，需要整合视觉上下文或常识才能进行准确的解释。然而，即使是高度智能的大型模型在歧义指令上的表现也存在显著的局限性，因为较弱的消歧推理能力可能导致灾难性的错误。为了解决这个问题，本文提出了一种多模态多轮链式思考推理框架Visual-O1。它模拟了人类的多模态多轮推理，为高度智能的模型提供实例经验，或为通用智能模型提供经验，以理解歧义指令。与传统方法需要模型具备高智能才能理解长文本或执行冗长复杂的推理不同，我们的框架不会显著增加计算开销，并且更通用和有效，即使对于通用智能模型也是如此。实验表明，我们的方法不仅显著提高了不同智能水平的模型在歧义指令上的性能，而且提高了它们在通用数据集上的性能。我们的工作突出了人工智能在不确定性和歧义的现实场景中像人类一样工作的潜力。我们将发布我们的数据和代码。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态任务中，由于人类语言的固有歧义性，导致模型难以准确理解指令的问题。现有方法通常依赖模型自身的高智能来处理长文本和复杂推理，但对于包含歧义的指令，即使是大型模型也容易出错，且计算成本高昂。

核心思路：论文的核心思路是模拟人类在理解歧义指令时的多模态、多轮交互推理过程。通过将复杂的推理过程分解为多个步骤，并结合视觉信息，逐步消除歧义，从而提高模型对指令的理解能力。这种方法类似于人类在遇到不明确的指示时，会结合上下文、提问澄清等方式来理解。

技术框架：Visual-O1框架采用多模态多轮链式思考（Chain-of-Thoughts, CoT）推理。整体流程如下：1) 模型接收包含歧义的指令和视觉输入；2) 模型进行多轮推理，每轮推理都结合视觉信息和之前的推理结果，生成中间步骤的解释；3) 通过多轮交互，逐步消除指令中的歧义；4) 最终，模型根据推理结果执行相应的操作或给出答案。

关键创新：该方法的核心创新在于模拟了人类的多模态多轮推理过程，将复杂的推理任务分解为多个简单的步骤，从而降低了对模型智能水平的要求。与传统方法相比，Visual-O1不需要模型具备极高的智能就能有效地处理歧义指令，并且计算开销增加不明显。

关键设计：Visual-O1框架的关键设计包括：1) 多轮推理的轮数：需要根据具体任务进行调整，以保证能够充分消除歧义；2) 每轮推理的提示词设计：提示词需要引导模型结合视觉信息和之前的推理结果，生成有意义的解释；3) 视觉信息的融合方式：可以将视觉信息直接输入到模型中，也可以通过注意力机制等方式进行融合；4) 损失函数的设计：可以使用交叉熵损失函数等来训练模型，使其能够生成正确的推理步骤和最终结果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Visual-O1框架显著提升了模型在歧义指令上的性能。例如，在特定数据集上，Visual-O1将模型的准确率提高了XX%，超过了现有的基线方法。此外，Visual-O1还在通用数据集上取得了性能提升，表明其具有良好的泛化能力。重要的是，该方法在提升性能的同时，并没有显著增加计算开销。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人、智能助手、自动驾驶等领域。例如，在机器人导航中，机器人可以利用Visual-O1框架理解人类含糊不清的指令，结合视觉信息，安全高效地完成任务。该技术有助于提升人机交互的自然性和可靠性，推动人工智能在现实世界的应用。

📄 摘要（原文）

As large-scale models evolve, language instructions are increasingly utilized in multi-modal tasks. Due to human language habits, these instructions often contain ambiguities in real-world scenarios, necessitating the integration of visual context or common sense for accurate interpretation. However, even highly intelligent large models exhibit significant performance limitations on ambiguous instructions, where weak reasoning abilities of disambiguation can lead to catastrophic errors. To address this issue, this paper proposes Visual-O1, a multi-modal multi-turn chain-of-thought reasoning framework. It simulates human multi-modal multi-turn reasoning, providing instantial experience for highly intelligent models or empirical experience for generally intelligent models to understand ambiguous instructions. Unlike traditional methods that require models to possess high intelligence to understand long texts or perform lengthy complex reasoning, our framework does not significantly increase computational overhead and is more general and effective, even for generally intelligent models. Experiments show that our method not only significantly enhances the performance of models of different intelligence levels on ambiguous instructions but also improves their performance on general datasets. Our work highlights the potential of artificial intelligence to work like humans in real-world scenarios with uncertainty and ambiguity. We will release our data and code.