Can Large Language Models Unveil the Mysteries? An Exploration of Their Ability to Unlock Information in Complex Scenarios

📄 arXiv: 2502.19973v2 📥 PDF

作者: Chao Wang, Luning Zhang, Zheng Wang, Yang Zhou

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-02-27 (更新: 2025-03-09)

备注: 11pages

💡 一句话要点

提出CVQA和CPVQA基准，揭示大语言模型在复杂场景组合推理中的局限性

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

关键词: 多模态学习 组合推理 视觉问答 基准测试 大语言模型

📋 核心要点

  1. 现有视觉理解基准测试忽略了跨多个感知信息进行组合推理的需求，无法有效评估模型在复杂场景下的认知能力。
  2. 论文提出CVQA和CPVQA两个基准，旨在评估模型在整合多重感知输入进行组合推理方面的能力。
  3. 论文提出的方法显著提升了模型在组合推理基准上的性能，证明了其在复杂场景中增强组合推理的有效性。

📝 摘要（中文）

本文旨在探索多模态大语言模型在复杂场景下整合多重感知输入并进行组合推理的能力。为此，作者提出了两个新的基准：Clue-Visual Question Answering (CVQA)，包含三种任务类型，用于评估视觉理解和综合能力；Clue of Password-Visual Question Answering (CPVQA)，包含两种任务类型，侧重于视觉数据的准确解释和应用。同时，作者提出了三种即插即用方法：利用模型输入进行推理、通过最小边际解码与随机性生成增强推理、检索语义相关的视觉信息以实现有效的数据集成。实验结果表明，现有模型在组合推理基准上的表现不佳，即使是最先进的闭源模型在CVQA上的准确率仅为33.04%，在CPVQA上则降至7.38%。作者提出的方法能够有效提升模型在组合推理方面的性能，在CVQA上提升了22.17%，在CPVQA上提升了9.40%。代码将公开。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉问答（VQA）基准测试通常侧重于单个图像的理解，而忽略了在复杂场景中，模型需要整合多个感知输入并进行组合推理的能力。这限制了对模型认知能力的全面评估。因此，论文旨在解决模型在复杂场景下进行组合推理能力不足的问题。

核心思路：论文的核心思路是通过构建新的基准测试（CVQA和CPVQA）来挑战现有模型，并提出即插即用的方法来增强模型的组合推理能力。这些方法旨在帮助模型更好地整合多个视觉输入，并进行更复杂的推理。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个部分：1) 构建CVQA和CPVQA基准测试，包含多种任务类型，用于评估视觉理解、综合以及数据解释和应用能力。2) 提出三种即插即用方法：a) 利用模型输入进行推理；b) 通过最小边际解码与随机性生成增强推理；c) 检索语义相关的视觉信息以实现有效的数据集成。3) 在基准测试上评估现有模型和提出的方法，并分析实验结果。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了CVQA和CPVQA两个新的基准测试，更全面地评估了模型在复杂场景下的组合推理能力。2) 提出了三种即插即用的方法，可以有效提升模型在组合推理方面的性能。这些方法具有通用性，可以应用于不同的模型和任务。

关键设计：具体的技术细节在论文中没有详细展开，摘要中提到的最小边际解码与随机性生成，以及语义相关视觉信息的检索，具体实现方式未知。基准测试的数据集构建方式和任务类型设计是关键，但摘要中没有提供足够的信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，现有模型在CVQA和CPVQA基准上的表现不佳，即使是最先进的闭源模型在CVQA上的准确率仅为33.04%，在CPVQA上则降至7.38%。论文提出的方法能够有效提升模型在组合推理方面的性能，在CVQA上提升了22.17%，在CPVQA上提升了9.40%，显著优于现有方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于需要复杂场景理解和推理的领域，例如智能安防、自动驾驶、智能家居等。通过提升模型在组合推理方面的能力，可以使其更好地理解周围环境，并做出更准确的决策。未来，该研究可以推动多模态大语言模型在实际应用中的发展。

📄 摘要（原文）

Combining multiple perceptual inputs and performing combinatorial reasoning in complex scenarios is a sophisticated cognitive function in humans. With advancements in multi-modal large language models, recent benchmarks tend to evaluate visual understanding across multiple images. However, they often overlook the necessity of combinatorial reasoning across multiple perceptual information. To explore the ability of advanced models to integrate multiple perceptual inputs for combinatorial reasoning in complex scenarios, we introduce two benchmarks: Clue-Visual Question Answering (CVQA), with three task types to assess visual comprehension and synthesis, and Clue of Password-Visual Question Answering (CPVQA), with two task types focused on accurate interpretation and application of visual data. For our benchmarks, we present three plug-and-play approaches: utilizing model input for reasoning, enhancing reasoning through minimum margin decoding with randomness generation, and retrieving semantically relevant visual information for effective data integration. The combined results reveal current models' poor performance on combinatorial reasoning benchmarks, even the state-of-the-art (SOTA) closed-source model achieves only 33.04% accuracy on CVQA, and drops to 7.38% on CPVQA. Notably, our approach improves the performance of models on combinatorial reasoning, with a 22.17% boost on CVQA and 9.40% on CPVQA over the SOTA closed-source model, demonstrating its effectiveness in enhancing combinatorial reasoning with multiple perceptual inputs in complex scenarios. The code will be publicly available.