Structured and Abstractive Reasoning on Multi-modal Relational Knowledge Images

📄 arXiv: 2510.21828v1 📥 PDF

作者: Yichi Zhang, Zhuo Chen, Lingbing Guo, Lei Liang, Wen Zhang, Huajun Chen

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2025-10-22

备注: Work in Progress. Code and data will be released at https://github.com/zjukg/STAR

💡 一句话要点

提出STAR-64K数据集和两阶段训练框架，提升多模态大语言模型在结构化和抽象推理上的能力。

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

关键词: 多模态学习 关系推理 知识图谱 视觉问答 指令学习

📋 核心要点

  1. 现有多模态大语言模型在处理视觉抽象信息，特别是多模态关系知识（MMRK）方面存在不足，缺乏有效推理能力。
  2. 论文提出自动数据引擎生成带有MMRK的图像，构建多模态指令数据，并设计两阶段训练框架增强模型的结构化和抽象推理能力。
  3. 实验结果表明，提出的两阶段训练框架能显著提升小规模模型在STAR任务上的性能，甚至超越GPT-4o。

📝 摘要（中文）

当前的多模态大语言模型(MLLMs)在理解和推理视觉模态中的抽象信息方面面临着巨大的挑战。在各种形式的抽象信息中，多模态关系知识(MMRK)使用节点-边格式表示多模态实体之间的抽象关系结构，但仍未被充分探索。特别是，对此类数据的结构化和抽象推理(STAR)受到的研究关注甚少。为了弥合大规模高质量数据和能力增强方法论的双重差距，本文做出了以下关键贡献：(i)一个自动STAR数据引擎，能够合成带有MMRK的图像，从而构建多模态指令数据，并为各种STAR任务提供可靠的思维链；(ii)一个全面的两阶段能力增强训练框架，以及一套为不同STAR任务量身定制的评估协议。基于这些贡献，我们推出了STAR-64K，一个包含64K高质量多模态指令样本的数据集，并在5个开源MLLM上进行了实验。实验结果表明，我们的两阶段增强框架使较小的3B/7B模型在STAR中显著优于GPT-4o。此外，我们还提供了关于各种设计、数据可迁移性和可扩展性的深入分析。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态大语言模型(MLLMs)在理解和推理视觉模态中的抽象关系知识(MMRK)的难题。现有方法难以有效处理图像中实体间的复杂关系，缺乏结构化和抽象推理能力。现有数据集和训练方法无法充分支持模型学习此类能力。

核心思路：论文的核心思路是构建一个高质量的多模态数据集，并设计一个两阶段的训练框架，从而提升模型在结构化和抽象推理方面的能力。通过自动生成带有MMRK的图像，并利用思维链进行训练，使模型能够更好地理解和推理图像中的关系信息。

技术框架：整体框架包含两个主要阶段：数据生成和模型训练。数据生成阶段使用自动数据引擎合成带有MMRK的图像，并生成相应的指令数据。模型训练阶段采用两阶段训练框架，首先进行预训练，然后进行微调，以增强模型在STAR任务上的能力。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个自动STAR数据引擎，能够合成带有MMRK的图像，从而构建大规模高质量的多模态指令数据。此外，论文还提出了一个两阶段能力增强训练框架，能够有效地提升模型在结构化和抽象推理方面的能力。

关键设计：数据生成引擎的设计考虑了多种关系类型和视觉元素的组合，以保证数据的多样性和复杂性。两阶段训练框架中，预训练阶段侧重于学习通用的多模态表示，微调阶段则侧重于学习特定STAR任务的推理能力。损失函数的设计也考虑了思维链的正确性，以引导模型进行有效的推理。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，提出的两阶段增强框架使较小的3B/7B模型在STAR任务上显著优于GPT-4o。STAR-64K数据集的有效性也得到了验证，证明了其在提升多模态大语言模型推理能力方面的潜力。数据迁移实验表明，该方法具有良好的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能问答、视觉推理、机器人导航等领域。通过提升模型对图像中抽象关系的理解和推理能力，可以实现更智能、更可靠的人工智能系统。例如，在机器人导航中，机器人可以根据环境图像中的关系信息进行路径规划和决策。

📄 摘要（原文）

Understanding and reasoning with abstractive information from the visual modality presents significant challenges for current multi-modal large language models (MLLMs). Among the various forms of abstractive information, Multi-Modal Relational Knowledge (MMRK), which represents abstract relational structures between multi-modal entities using node-edge formats, remains largely under-explored. In particular, STructured and Abstractive Reasoning (STAR) on such data has received little attention from the research community. To bridge the dual gaps in large-scale high-quality data and capability enhancement methodologies, this paper makes the following key contributions: (i). An automatic STAR data engine capable of synthesizing images with MMRK to build multi-modal instruction data with reliable chain-of-thought thinking for various STAR tasks and (ii). A comprehsive two-stage capability enhancement training framework, accompanied by a suite of evaluation protocols tailored to different STAR tasks. Based upon these contributions, we introduce STAR-64K, a dataset comprising 64K high-quality multi-modal instruction samples, and conduct experiments across 5 open-source MLLMs. Experimental results show that our two-stage enhancement framework enables smaller 3B/7B models to significantly outperform GPT-4o in STAR. Additionally, we provide in-depth analysis regarding the effectiveness of various designs, data transferability, and scalability.