Cantor｜多模态思维链新架构

主要观点总结

文章介绍了名为“Cantor”的决策感知多模态思维链架构，这是一种针对多模态大语言模型（MLLM）的架构，旨在增强模型的视觉和文本上下文处理能力，从而提高决策感知能力。该架构通过结合问题背后的逻辑与图像信息，避免了决策幻觉，并提高了模型的推理能力。文章还介绍了Cantor的架构特点、方法、实验及结果。

关键观点总结

关键观点1: Cantor架构的核心思想

结合视觉和文本上下文，形成全面的理解并进行决策感知，避免决策幻觉。将具体任务分配给MLLM扮演的“专家”，获得高级的认知信息以辅助推理。

关键观点2: Cantor架构的特点

采用多模态思维链方法，无需额外训练。融合了强大的语言模型和视觉信息处理能力，提高了模型的推理能力。

关键观点3: Cantor的实验结果

在ScienceQA和MathVista数据集上，Cantor的准确率分别达到了82.39%和84.96%，相比基线和其他方法有明显的性能提升。