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Understand, Think, and Answer: Advancing Visual Reasoning with Large Multimodal Models

Created by
  • Haebom

저자

Yufei Zhan, Hongyin Zhao, Yousong Zhu, Shurong Zheng, Fan Yang, Ming Tang, Jinqiao Wang

개요

본 논문은 복합적인 시각적 추론 문제 해결을 위해 대규모 다중 모달 모델(LMMs)에 통합된 시각적 추론 메커니즘을 제시합니다. 기존의 단순한 지름길 학습 방식과 달리, 인간의 이해-사고-응답 과정을 모방하여 모델이 단일 전달 과정에서 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 이를 위해 334,000개의 시각적 지시 사례를 포함하는 새로운 데이터셋을 구축하고, 이를 기반으로 Griffon-R 모델을 훈련했습니다. Griffon-R은 종단 간 자동 이해, 자기 사고, 추론 답변 능력을 갖추고 있으며, VSR, CLEVR, MMBench, ScienceQA 등 다양한 벤치마크에서 우수한 성능을 보였습니다.

시사점, 한계점

시사점:
LMMs의 복합적인 시각적 추론 능력 향상에 기여하는 새로운 시각적 추론 메커니즘 제시.
인간의 사고 과정을 모방한 단일 전달 과정 기반의 효율적인 추론 방식 제안.
다양한 벤치마크에서 우수한 성능을 통해 모델의 효과성 검증.
대규모 시각적 지시 데이터셋 공개를 통한 연구 활성화 기여.
한계점:
제시된 데이터셋의 범용성 및 편향성에 대한 추가적인 검토 필요.
모델의 추론 과정에 대한 투명성 및 해석 가능성 향상 필요.
실제 세계의 복잡하고 다양한 시각적 추론 문제에 대한 일반화 성능 평가 필요.
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