每日 Arxiv

本页面整理了世界各地发表的人工智能相关论文。
本页面使用 Google Gemini 汇总而成，并以非盈利为基础运营。
论文版权归作者及相关机构所有，分享时请注明出处。

用于知识密集型视觉问答的多模态迭代 RAG

Created by
  • Haebom

作者

崔昌仁、李元石、高正民、李元钟

大纲

本文旨在利用多模态大规模语言模型 (MLLM) 提升知识密集型视觉问答 (VQA) 的性能。为了克服传统单遍检索增强生成 (RAG) 方法的局限性，我们提出了一个多模态迭代 RAG 框架 (MI-RAG)，该框架利用推理来改进检索，并集成知识合成。MI-RAG 迭代生成多个查询，检索多样化知识，并对其进行合成以加深理解。在 Encyclopedic VQA、InfoSeek 和 OK-VQA 上进行的基准测试表明，MI-RAG 显著提高了检索和响应的准确性。

Takeaways，Limitations

•
Takeaways：
◦
解决知识密集型 VQA 问题的新方法（MI-RAG 框架）。
◦
通过迭代推理和知识综合来提高模型理解力。
◦
与现有模型相比，在各种基准测试中表现出了更高的性能。
◦
为知识密集型 VQA 构建可扩展的框架。
•
Limitations：
◦
需要进一步解释具体的框架实现和计算复杂度。
◦
需要进一步研究来确定 MI-RAG 的普遍性及其对其他多模态问题的适用性。
◦
缺乏关于知识库选择和管理策略的具体内容。
👍
Made with Slashpage