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Visualizing Thought: Conceptual Diagrams Enable Robust Combinatorial Planning in LMMs

Created by
  • Haebom

作者

Nasim Borazjanizadeh, Roei Herzig, Eduard Oks, Trevor Darrell, Rogerio Feris, Leonid Karlinsky

概要

この論文では、人間の推論能力を模倣し、複雑な多段階作業における大規模マルチモーダルモデル(LMM)のパフォーマンスを向上させる新しいフレームワークである「Visual Thinking」を提案します。 Visual Thinkingは、LMMに独自の概念図を介して推論させることで、テキストベースの推論の限界を克服します。これは、グラフベースの推論フレームワークにビームサーチとディープバックトラッキングを統合することによって最適化されており、作業説明だけで動作するゼロショット方式です。 PDDL計画ドメインでの実験の結果、BlocksworldやFloor Tilesなどのさまざまな複雑な計画問題で、従来の方法よりも大幅に改善されたパフォーマンスが得られました。特に、GPT-4oモデルのBlocksworld問題解決率を35.5%から90.2%に大幅に向上させ、さらに難しい問題でもo1-previewモデルを凌駕する結果を得ました。これは、概念図がLMMの推論媒体として重要な役割を果たしていることを示しています。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
LMMの推論能力を向上させるための新しいアプローチを提示します。概念図を活用したVisual Thinkingフレームワークは、LMMの限られたテキストベースの推論を克服し、複雑なトラブルシューティング能力を向上させます。
ゼロショット学習の可能性:人間の介入なしに自然言語の説明だけで動作し、実用性を高めます。
さまざまな複雑な計画問題で優れたパフォーマンス:従来の方法と比較して、大幅に改善されたパフォーマンスが複数のベンチマークで実証されました。
概念図の重要性を強調する:概念図がLMMの推論の過程で効果的な媒体であることを示しています。
Limitations:
ダイアグラムの作成と解釈の精度への依存性:生成されたダイアグラムの品質によっては、パフォーマンスが影響を受ける可能性があります。
特定の種類の問題のパフォーマンス評価:PDDL計画ドメインに限定された評価で、他の種類の問題の一般化の可能性にはさらなる研究が必要です。
計算コスト:ビームサーチとバックトラッキングを使用する複雑なアルゴリズムにより、計算コストが高くなる可能性があります。
図の解釈可能性:生成された図の解釈可能性の追加分析が必要です。
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