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。

文章预览

本文分享论文 Cantor: Inspiring Multimodal Chain-of-Thought of MLLM ，提出一种名为“领唱员（Cantor）”的决策感知多模态思维链架构，无需额外训练，性能大幅提升。 论文地址: https://arxiv.org/abs/2404.16033 项目地址: https://ggg0919.github.io/cantor/ 介绍 思想链（Chain-of-Thought, CoT）是一种广泛应用的提示方法，通过添加中间推理步骤，可以显著增强大模型的推理能力。然而，在视觉推理任务中，模型不仅需要把握问题背后的总体逻辑，还需结合图像信息进行具体分析。因此，多模态思维链应运而生。 现有的多模态思维链方法通常将问题分解为多个相关的子任务，并调用各种外部工具依次处理。然而，由于视觉信息不足和低级感知工具的局限性，这种范式在决策中面临潜在的“ 决策幻觉 ”，以及低级感知工具 无法提供高级推理信息 的挑战。 近日，厦门大学的研究团 ………………………………