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从易到难：渐进式交错多图像推理的 MIR 基准

Created by
  • Haebom

作者

杜航、张嘉阳、南国顺、邓文迪、陈振彦、张晨阳、王晓、黄珊、潘雨绮、齐涛、冷思聪

大纲

本文旨在提升多模态大型语言模型 (MLLM) 对多图像和文本上下文的理解和推理能力。为此，我们提出了一个新的基准——多图像交错推理 (MIR)，它将与多幅图像相关的文本上下文一起处理。MIR 要求能够准确地将图像区域与相应的文本连接起来，并在图像之间建立逻辑连接。此外，为了提升 MLLM 的性能，我们为每个实例设计了一个推理步骤，并提出了一种由易到难的循序渐进的课程学习策略。实验结果表明，该方法显著提升了模型在 MIR 和其他基准测试上的推理性能。

Takeaways, Limitations

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Takeaways：
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我们提出了一个新的基准 MIR，它提高了 MLLM 理解和推理多个图像和文本的能力。
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提出推理步骤和逐步课程学习策略来提高 MLLM 的性能。
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实验证明了所提出方法的有效性，并证实了其性能优于现有基准。
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通过 MIR 促进 MLLM 处理复杂跨模式任务的能力的发展。
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Limitations：
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论文中未具体提及Limitations。（仅包含摘要中已确认的信息。）
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