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.

RAG lặp lại đa phương thức để trả lời câu hỏi trực quan về kiến ​​thức

Created by
  • Haebom

Tác giả

Changin Choi, Wonseok Lee, Jungmin Ko, Wonjong Rhee

Phác thảo

Bài báo này đề xuất một khuôn khổ thế hệ tăng cường truy xuất lặp lại đa phương thức (MI-RAG) để giải quyết các hạn chế về hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn đa phương thức (MLLM) cho các câu hỏi trực quan chuyên sâu về kiến ​​thức đòi hỏi kiến ​​thức bên ngoài. MI-RAG tận dụng các suy luận để tăng cường khả năng truy xuất và cập nhật các suy luận trên nhiều phương thức dựa trên kiến ​​thức mới được phát hiện. Tại mỗi lần lặp lại, nó tạo động nhiều truy vấn bằng cách sử dụng lịch sử suy luận tích lũy, thực hiện các tìm kiếm chung trên các cơ sở kiến ​​thức không đồng nhất bao gồm cả kiến ​​thức dựa trên trực quan và kiến ​​thức văn bản. Kiến thức mới thu được được tích hợp vào lịch sử suy luận để cải thiện khả năng hiểu theo cách lặp lại. Trên các điểm chuẩn như VQA Bách khoa toàn thư, InfoSeek và OK-VQA, MI-RAG cải thiện đáng kể khả năng thu hồi truy xuất và độ chính xác của câu trả lời, đưa ra một phương pháp có thể mở rộng cho suy luận xây dựng trong VQA chuyên sâu về kiến ​​thức.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Góp phần cải thiện hiệu suất trả lời câu hỏi trực quan chuyên sâu về kiến ​​thức trong các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn đa phương thức.
◦
Việc tích hợp kiến ​​thức thông qua tìm kiếm và suy luận lặp đi lặp lại cho phép đưa ra câu trả lời chính xác và toàn diện hơn.
◦
Trình bày một khuôn khổ có thể mở rộng, tận dụng hiệu quả kiến ​​thức từ nhiều phương thức khác nhau.
◦
Cải thiện hiệu suất đã được xác minh bằng thực nghiệm trên các tiêu chuẩn như Encyclopedic VQA, InfoSeek và OK-VQA.
•
Limitations:
◦
Thiếu phân tích về chi phí tính toán và thời gian xử lý của khuôn khổ MI-RAG được đề xuất.
◦
Cần phải đánh giá hiệu suất tổng quát cho nhiều loại cơ sở kiến ​​thức khác nhau.
◦
Cần nghiên cứu thêm về khả năng lan truyền lỗi và các cách đảm bảo tính minh bạch trong quá trình suy luận.
◦
Có khả năng thiên vị đối với một số loại cơ sở kiến ​​thức nhất định.
👍
Made with Slashpage