Daily Arxiv

世界中で発行される人工知能関連の論文をまとめるページです。
このページはGoogle Geminiを活用して要約し、非営利で運営しています。
論文の著作権は著者および関連機関にあり、共有する際は出典を明記してください。

Fine-Grained Knowledge Structuring and Retrieval for Visual Question Answering

Created by
  • Haebom

作者

Zhengxuan Zhang, Yin Wu, Yuyu Luo, Nan Tang

概要

本論文は、最先端のマルチモーダルラージ言語モデル(MLLM)が視覚的な質問応答(VQA)の課題でドメイン固有の知識や最新の知識にアクセスするのに苦労する問題を解決するために、外部知識ベース(KB)を活用する検索拡張生成(RAG)ベースのKB-VQAアプローチを提供します。彫刻、オブジェクト画像など、多様な形態のマルチモーダルデータ断片で構成された細分化された知識単位を構造的に構成し、これをMLLMと統合する知識単位検索増強生成フレームワーク(KU-RAG)を提案します。 KB-VQA方法より平均3%、最大11%向上した性能を示しました。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
細分化された知識ユニットの構造的構成と管理を通じた効果的な知識の探索と利用の提案
KU-RAGフレームワークによるMLLMのVQA性能の向上と推論能力の強化
さまざまなベンチマークでの従来の方法と比較してパフォーマンスに優れた検証
Limitations:
提案されたフレームワークのスケーラビリティと一般化性能に関するさらなる研究が必要
特定ドメインに偏った知識ベースの活用による一般化性能の低下の可能性
知識修正チェーンの複雑さと計算コストの増加の問題
👍