多模态思维链提升大语言模型复杂推理能力

本文档《Multimodal Chain-of-Thought Reasoning in Language Models》由亚马逊的研究团队提出，针对大型语言模型（LLMs）在处理复杂推理任务时的局限性进行深入探讨。传统的链-of-thought（CoT）方法主要依赖于文本（语言）模式，通过生成中间的推理链条来辅助答案的推断。然而，研究者意识到仅限于语言模态可能限制了模型的推理能力。 该论文创新地引入了Multimodal-CoT（多模态思维链），这是一个两阶段的框架，旨在整合语言和视觉（图像）模态。首先，这个框架将理性生成（rationale generation）与答案推理（answer inference）分离，允许模型利用更丰富的多模态信息生成更准确的推理链条。这种方法的优势在于，通过结合文本和图像，模型能够获取更全面的信息支持，从而提高推理的准确性和深度。 作者Zhuosheng Zhang、Aston Zhang、Mu Li、Hai Zhao、George Karypis和Alex Smola合作，展示了他们基于超过10亿参数的语言模型在科学问答基准（ScienceQA）上的显著提升。与之前最先进的LLM（如GPT-3.5）相比，Multimodal-CoT的准确性从75.17%提升到了91.68%，甚至超过了人类的表现，显示出在处理跨模态问题时的巨大潜力。 论文的主要贡献包括： 1. **多模态融合**：通过将文本理解和图像理解结合，拓宽了推理的视角，提高了模型的理解深度。 2. **两阶段架构**：通过先生成理由再进行答案推理，减少了信息处理的冗余，提高了效率。 3. **性能提升**：实验结果表明，Multimodal-CoT在多项任务上超越了先前的最佳实践，证明了多模态思考对于复杂推理任务的显著优势。 4. **开源代码**：研究人员分享了模型和代码，为后续研究者提供了可复现和扩展的基础。 这篇论文不仅展示了在语言模型中引入多模态思维链的重要性和实用性，也为未来AI领域的研究者提供了一个改进现有模型，特别是在处理需要深度理解和综合分析的任务时，如何更好地利用多模态信息的参考框架。