Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Gợi ý dựa trên cơ sở lý luận để trả lời câu hỏi trực quan dựa trên kiến thức

Created by
  • Haebom

Tác giả

Zhongjian Hu, Peng Yang, Bing Li, Fengyuan Liu

Phác thảo

Bài báo này khám phá việc sử dụng các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) trong hệ thống trả lời câu hỏi trực quan dựa trên tri thức (VQA). Khác với các nghiên cứu trước đây trực tiếp khiến LLM dự đoán câu trả lời, bài báo này đề xuất một khuôn khổ mới, PLRH, tận dụng phương pháp suy luận hợp lý (rational heuristics), một quá trình suy luận trung gian. PLRH sử dụng Chuỗi Tư duy (CoT) để hướng dẫn LLM tạo ra các phương pháp suy luận hợp lý, sau đó được sử dụng để dự đoán câu trả lời. Kết quả thực nghiệm cho thấy PLRH vượt trội hơn các mô hình cơ sở hiện có lần lượt 2,2 và 2,1 điểm trong bài kiểm tra OK-VQA và A-OKVQA.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Thể hiện tính hiệu quả của phương pháp sử dụng các quá trình tư duy trung gian để tối đa hóa tiềm năng của LLM.
◦
Chúng tôi chứng minh tính ưu việt của PLRH, một khuôn khổ mới kết hợp CoT và phương pháp suy luận trong VQA dựa trên kiến thức.
◦
ĐạT được sự cải thiện hiệu suất so với các phương pháp hiện có trên các tập dữ liệu OK-VQA và A-OKVQA.
•
Limitations:
◦
Cần có thêm nghiên cứu về hiệu suất tổng quát của phương pháp đề xuất.
◦
Cần phải xác minh xem liệu những cải tiến về hiệu suất cho một tập dữ liệu cụ thể có thể được áp dụng cho các tập dữ liệu khác hay không.
◦
Cần phân tích thêm để xác định khả năng diễn giải và độ tin cậy của quá trình tạo ra phương pháp tìm kiếm.
👍
Made with Slashpage