去年年底，OpenAI 向公眾推出了 ChatGPT，一經(jīng)發(fā)布，這項(xiàng)技術(shù)立即將 AI 驅(qū)動(dòng)的聊天機(jī)器人推向了主流話語(yǔ)的中心，眾多研究者并就其如何改變商業(yè)、教育等展開(kāi)了一輪又一輪辯論。

隨后，科技巨頭們紛紛跟進(jìn)投入科研團(tuán)隊(duì)，他們所謂的「生成式 AI」技術(shù)（可以制作對(duì)話文本、圖形等的技術(shù)）也已準(zhǔn)備就緒。

眾所周知，ChatGPT 是在 GPT-3.5 系列模型的基礎(chǔ)上微調(diào)而來(lái)的，我們看到很多研究也在緊隨其后緊追慢趕，但是，與 ChatGPT 相比，他們的新研究效果到底有多好？近日，亞馬遜發(fā)布的一篇論文《Multimodal Chain-of-Thought Reasoning in Language Models》中，他們提出了包含視覺(jué)特征的 Multimodal-CoT，該架構(gòu)在參數(shù)量小于 10 億的情況下，在 ScienceQA 基準(zhǔn)測(cè)試中，比 GPT-3.5 高出 16 個(gè)百分點(diǎn) (75.17%→91.68%)，甚至超過(guò)了許多人類(lèi)。

這里簡(jiǎn)單介紹一下 ScienceQA 基準(zhǔn)測(cè)試，它是首個(gè)標(biāo)注詳細(xì)解釋的多模態(tài)科學(xué)問(wèn)答數(shù)據(jù)集 ，由 UCLA 和艾倫人工智能研究院（AI2）提出，主要用于測(cè)試模型的多模態(tài)推理能力，有著非常豐富的領(lǐng)域多樣性，涵蓋了自然科學(xué)、語(yǔ)言科學(xué)和社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域，對(duì)模型的邏輯推理能力提出了很高的要求。

論文地址：https://arxiv.org/abs/2302.00923

項(xiàng)目地址：https://github.com/amazon-science/mm-cot

下面我們來(lái)看看亞馬遜的語(yǔ)言模型是如何超越 GPT-3.5 的。

包含視覺(jué)特征的 Multimodal-CoT

大型語(yǔ)言模型 (LLM) 在復(fù)雜推理任務(wù)上表現(xiàn)出色，離不開(kāi)思維鏈 (CoT) 提示的助攻。然而，現(xiàn)有的 CoT 研究只關(guān)注語(yǔ)言模態(tài)。為了在多模態(tài)中觸發(fā) CoT 推理，一種可能的解決方案是通過(guò)融合視覺(jué)和語(yǔ)言特征來(lái)微調(diào)小型語(yǔ)言模型以執(zhí)行 CoT 推理。

然而，根據(jù)已有觀察，小模型往往比大模型更能頻繁地胡編亂造，模型的這種行為通常被稱(chēng)為「幻覺(jué)（hallucination）」。此前谷歌的一項(xiàng)研究也表明（ 論文 Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models ），基于 CoT 的提示只有在模型具有至少 1000 億參數(shù)時(shí)才有用！

也就是說(shuō)，CoT 提示不會(huì)對(duì)小型模型的性能產(chǎn)生積極影響，并且只有在與 ～100B 參數(shù)的模型一起使用時(shí)才會(huì)產(chǎn)生性能提升。

然而，本文研究在小于 10 億參數(shù)的情況下就產(chǎn)生了性能提升，是如何做到的呢？簡(jiǎn)單來(lái)講，本文提出了包含視覺(jué)特征的 Multimodal-CoT，通過(guò)這一范式（Multimodal-CoT）來(lái)尋找多模態(tài)中的 CoT 推理。

Multimodal-CoT 將視覺(jué)特征結(jié)合在一個(gè)單獨(dú)的訓(xùn)練框架中，以減少語(yǔ)言模型有產(chǎn)生幻覺(jué)推理模式傾向的影響。總體而言，該框架將推理過(guò)程分為兩部分：基本原理生成（尋找原因）和答案推理（找出答案）。?

Multimodal CoT 兩階段過(guò)程：使用文本（問(wèn)題 + 上下文）和視覺(jué)特征來(lái)產(chǎn)生邏輯依據(jù)。

數(shù)據(jù)集

本文主要關(guān)注 ScienceQA 數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集將圖像和文本作為上下文的一部分，此外，該數(shù)據(jù)集還包含對(duì)答案的解釋?zhuān)员憧梢詫?duì)模型進(jìn)行微調(diào)以生成 CoT 基本原理。此外，本文利用 DETR 模型生成視覺(jué)特征。

較小的 LM 在生成 CoT / 基本原理時(shí)容易產(chǎn)生幻覺(jué)，作者推測(cè)，如果有一個(gè)修改過(guò)的架構(gòu)，模型可以利用 LM 生成的文本特征和圖像模型生成的視覺(jué)特征，那么 更有能力提出理由和回答問(wèn)題。

架構(gòu)

總的來(lái)說(shuō)，我們需要一個(gè)可以生成文本特征和視覺(jué)特征并利用它們生成文本響應(yīng)的模型。

又已知文本和視覺(jué)特征之間存在的某種交互，本質(zhì)上是某種共同注意力機(jī)制，這有助于封裝兩種模態(tài)中存在的信息，這就讓借鑒思路成為了可能。為了完成所有這些，作者選擇了 T5 模型，它具有編碼器 - 解碼器架構(gòu)，并且如上所述，DETR 模型用于生成視覺(jué)特征。

T5 模型的編碼器負(fù)責(zé)生成文本特征，但 T5 模型的解碼器并沒(méi)有利用編碼器產(chǎn)生的文本特征，而是使用作者提出的共同注意式交互層（co-attention-styled interaction layer）的輸出。

拆解來(lái)看，假設(shè) H_language 是 T5 編碼器的輸出。X_vision 是 DETR 的輸出。第一步是確保視覺(jué)特征和文本特征具有相同的隱藏大小，以便我們可以使用注意力層。

注意：所有代碼片段均來(lái)自論文的 GitHub：https://github.com/amazon-science/mm-cot/blob/main/model.py

?

self.image_dense = nn.Linear(self.patch_dim, config.d_model)

W_h 本質(zhì)上是一個(gè)線性層，H_vision 對(duì)應(yīng)最終的視覺(jué)特征。W_h 有助于更改視覺(jué)特征的大小以匹配文本特征的大小。

下面我們需要添加一個(gè)注意力層，以便視覺(jué)和文本特征可以相互交互。為此，作者使用單頭注意力層，將 H_language 作為查詢(xún)向量，將 H_vision 作為鍵和值向量。

self.mha_layer = torch.nn.MultiheadAttention(embed_dim=config.hidden_size,?

                  kdim=config.hidden_size, vdim=config.hidden_size,
                  num_heads=1, batch_first=True)
image_att, _ = self.mha_layer(hidden_states, image_embedding, image_embedding)

現(xiàn)在我們有了包含來(lái)自文本和視覺(jué)特征的信息的嵌入。隨后，作者利用門(mén)控融合來(lái)生成最終的一組特征，這些特征將被發(fā)送到解碼器。門(mén)控融合有兩個(gè)步驟：

獲取一個(gè)介于 0 和 1 之間的分?jǐn)?shù)向量，以確定每個(gè)注意力特征的重要性。

利用 score 融合 text 和 attention 特征。

W_I 和 W_v 本質(zhì)上是兩個(gè)線性層。

?

?

self.gate_dense = nn.Linear(2*config.hidden_size, config.hidden_size) 
self.sigmoid = nn.Sigmoid()


hidden_states = encoder_outputs[0]
merge = torch.cat([hidden_states, image_att], dim=-1)
gate = self.sigmoid(self.gate_dense(merge))
hidden_states = (1 - gate) * hidden_states + gate * image_att

最后，融合的特征被傳遞給解碼器。

decoder_outputs = self.decoder( input_ids=decoder_input_ids, 
              attention_mask=decoder_attention_mask, 
              inputs_embeds=decoder_inputs_embeds, 
              past_key_values=past_key_values, 
              encoder_hidden_states=hidden_states,

這幾乎就是作者所遵循的架構(gòu)！但是，請(qǐng)記住有兩個(gè)階段。第一個(gè)階段是產(chǎn)生基本原理 / CoT。第二階段利用第一階段產(chǎn)生的 CoT 來(lái)產(chǎn)生答案，如上圖所示。

結(jié)果

作者使用 UnifiedQA 模型的權(quán)重作為 T5 模型的初始化點(diǎn)，并在 ScienceQA 數(shù)據(jù)集上對(duì)其進(jìn)行微調(diào)。他們觀察到他們的 Multimodal CoT 方法優(yōu)于所有以前的基準(zhǔn)，包括 GPT-3.5。

有趣的地方在于，即使只有 2.23 億個(gè)參數(shù)的基本模型也優(yōu)于 GPT-3.5 和其他 Visual QA 模型！這突出了擁有多模態(tài)架構(gòu)的力量。

作者還展示了他們的兩階段方法優(yōu)于單階段方法。

結(jié)論

這篇論文帶來(lái)的最大收獲是多模態(tài)特征在解決具有視覺(jué)和文本特征的問(wèn)題時(shí)是多么強(qiáng)大。

作者展示了利用視覺(jué)特征，即使是小型語(yǔ)言模型（LM）也可以產(chǎn)生有意義的思維鏈 / 推理，而幻覺(jué)要少得多，這揭示了視覺(jué)模型在發(fā)展基于思維鏈的學(xué)習(xí)技術(shù)中可以發(fā)揮的作用。

從實(shí)驗(yàn)中，我們看到以幾百萬(wàn)個(gè)參數(shù)為代價(jià)添加視覺(jué)特征的方式，比將純文本模型擴(kuò)展到數(shù)十億個(gè)參數(shù)能帶來(lái)更大的價(jià)值。

參考內(nèi)容：

https://pub.towardsai.net/paper-review-multimodal-chain-of-thought-reasoning-a550f8de693c

編輯：黃飛

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