멀티모달 대규모 언어 모델의 추론 한계: 봉가드 문제 사례 연구

Kernkonzepte

멀티모달 대규모 언어 모델(MLLM)은 이미지와 텍스트를 결합하여 처리하는 능력에도 불구하고, 봉가드 문제와 같은 추상적 시각적 추론(AVR) 과제에서 여전히 상당한 어려움을 겪고 있다.

Zusammenfassung

멀티모달 대규모 언어 모델의 추론 한계: 봉가드 문제 사례 연구

본 연구는 봉가드 문제를 사례 연구로 활용하여 독점적 및 오픈 액세스 멀티모달 대규모 언어 모델(MLLM)의 추론 능력을 평가하는 것을 목표로 한다.

연구진은 합성 및 실제 이미지를 포괄하는 네 가지 봉가드 문제 데이터 세트(합성 봉가드 문제 100개, 봉가드 HOI 및 봉가드-OpenWorld에서 선택된 문제 100개, 봉가드-RWR의 모든 60개 인스턴스)를 사용하여 다양한 실험을 수행했다. 각 실험에서 모델은 이미지와 텍스트 프롬프트를 입력받아 봉가드 문제를 풀고 답변을 생성했다. 모델의 성능은 정답 수, 정확도, 오답 유형을 기준으로 평가되었다.

Wichtige Erkenntnisse aus

Reasoning Limitations of Multimodal Large Language Models. A case study of Bongard Problems

by Miko... um arxiv.org 11-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.01173.pdf

Tiefere Fragen

MLLM의 추론 능력을 향상시키기 위해 훈련 데이터와 방법을 어떻게 개선할 수 있을까요?

MLLM의 추론 능력 향상은 훈련 데이터와 방법의 개선을 통해 이룰 수 있습니다. 다음은 몇 가지 구체적인 방안입니다.
1. 데이터 개선:

추상적 관계 강조: 현재 MLLM은 객체 인식과 이미지 캡셔닝에 집중하여 훈련되는 경향이 있습니다. 봉가드 문제와 같이 추상적인 관계 및 규칙을 파악하는 능력을 향상시키기 위해서는 이러한 관계를 명확히 보여주는 데이터를 포함해야 합니다. 예를 들어, 다양한 속성을 가진 객체들의 관계를 나타내는 이미지 세트와 이 관계를 설명하는 텍스트를 함께 학습시킬 수 있습니다.
다양한 난이도 수준 도입: 단순한 관계부터 복잡한 추론이 필요한 관계까지 다양한 난이도의 데이터를 포함하여 모델의 단계적인 학습을 유도해야 합니다.
실세계 데이터와 합성 데이터의 조합: Bongard-RWR 데이터셋처럼 실세계 이미지를 활용하여 추상적인 개념을 표현하는 데이터셋을 구축하여 모델이 실제 세계와 추상적 개념 사이의 연결고리를 더 잘 학습하도록 해야 합니다.
메타 학습 데이터 활용: 소량의 데이터만으로 새로운 과제에 빠르게 적응하는 메타 학습(Meta-Learning) 능력을 키우기 위해 다양한 규칙 및 관계를 가진 소규모 데이터셋을 다수 포함시키는 것이 필요합니다.
2. 방법 개선:

명시적 추론 과정 구축: 현재 MLLM은 대부분 블랙박스 형태로 동작하여 추론 과정을 명확히 파악하기 어렵습니다. 따라서, 단계별 추론 과정을 명시적으로 모델링하여 각 단계의 결과를 분석하고 개선할 수 있도록 해야 합니다. 예를 들어, 이미지에서 특징을 추출하고, 관계를 파악하고, 규칙을 생성하는 각 단계를 명확히 분리하여 모델을 학습시킬 수 있습니다.
관계 추론 및 유추 강화 학습: 이미지 내 객체 간의 관계를 파악하고, 이를 바탕으로 새로운 상황에 대한 유추를 가능하게 하는 능력을 향상시키는 데 집중해야 합니다. 그래프 신경망(Graph Neural Network)과 같은 구조를 활용하여 객체 간 관계를 효과적으로 모델링하고, 유추를 통해 새로운 규칙을 생성하는 훈련 방법을 적용할 수 있습니다.
외부 지식 활용: 외부 지식 베이스와의 연결을 통해 MLLM이 이미지에서 얻은 정보와 외부 지식을 결합하여 더 정확하고 풍부한 추론을 수행하도록 유도해야 합니다.
3. 평가 지표 개선:

단순 정확도 기반 평가 지표 지양: 봉가드 문제와 같은 추상적 추론 과제에서는 단순히 정답을 맞추는지 여부를 넘어 모델의 추론 과정을 평가할 수 있는 새로운 지표가 필요합니다. 예를 들어, 모델이 생성한 규칙의 일반화 성능, 즉 새로운 문제에 대한 적용 가능성을 평가하는 지표를 개발해야 합니다.

봉가드 문제 이외의 다른 AVR 과제에서 MLLM의 성능은 어떠한가요?

봉가드 문제는 MLLM의 추상적 시각 추론 능력을 평가하는 흥미로운 과제이지만, AVR 분야는 그 외에도 다양한 과제를 포함하고 있습니다.
1. 시각적 유추 및 질의 응답 (Visual Analogy and Question Answering):

MLLM은 이미지 쌍 간의 관계를 이해하고 이를 새로운 이미지 쌍에 적용하는 시각적 유추 문제에서 어느 정도 성과를 보이고 있습니다. 특히, 사전 훈련된 이미지-텍스트 모델을 활용하여 유추 관계를 표현하는 텍스트를 생성하고, 이를 기반으로 정답을 예측하는 방식이 사용됩니다.
이미지와 자연어 질문을 함께 입력받아 이미지 내용을 이해하고 답변하는 시각적 질의 응답(VQA) 과제에서도 MLLM은 유망한 성능을 보여주고 있습니다. 이미지에서 객체, 속성, 관계 등을 파악하고, 질문의 의도를 분석하여 정확한 답변을 생성하는 데 MLLM의 강점이 발휘됩니다.
2. 이미지 캡셔닝 및 스토리 생성 (Image Captioning and Story Generation):

이미지 캡셔닝은 이미지에 대한 자연어 설명을 생성하는 과제로, MLLM은 이미지의 다양한 측면을 포착하여 풍부하고 정확한 캡션을 생성하는 데 효과적입니다.
이미지 캡셔닝에서 더 나아가 여러 장의 이미지를 순차적으로 입력받아 일련의 사건을 설명하는 스토리를 생성하는 과제에서도 MLLM은 흥미로운 결과를 보여주고 있습니다. 이미지 간의 시간적 흐름과 인과 관계를 이해하고, 등장인물의 감정 변화 등을 반영하여 설득력 있는 스토리를 생성할 수 있습니다.
3. 영상 이해 및 추론 (Video Understanding and Reasoning):

MLLM은 정적인 이미지뿐만 아니라 동적인 영상을 이해하고 추론하는 데에도 활용될 수 있습니다. 영상 내 객체의 움직임, 상호 작용, 사건의 흐름 등을 파악하여 영상의 내용을 요약하거나, 특정 질문에 대한 답변을 생성하는 등 다양한 과제에 적용되고 있습니다.
4. 제한 사항:

복잡한 추론: MLLM은 위에서 언급한 AVR 과제에서 유망한 결과를 보여주고 있지만, 여전히 복잡한 추론 능력이 요구되는 과제에서는 어려움을 겪고 있습니다. 예를 들어, 여러 단계의 추론 과정을 거쳐야 하거나, 배경 지식과 상식을 필요로 하는 과제에서는 MLLM의 성능이 제한적입니다.
데이터 편향: MLLM은 대규모 데이터셋을 기반으로 학습되기 때문에 데이터에 존재하는 편향이 모델의 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 특히, 특정 문화권이나 사회적 집단에 대한 편향된 데이터를 학습한 경우, 모델이 편향된 답변을 생성할 수 있습니다.

인간의 추론 과정에서 영감을 받아 MLLM의 추론 능력을 향상시킬 수 있는 방법은 무엇일까요?

인간의 추론 과정은 MLLM의 추론 능력을 향상시키는 데 중요한 영감을 제공할 수 있습니다.
1. 귀납적 추론 (Inductive Reasoning):

인간은 제한된 경험에서 일반적인 규칙을 도출하는 귀납적 추론에 능숙합니다. MLLM에 유사한 능력을 부여하기 위해 다양한 규칙을 가진 소규모 데이터셋을 이용하여 새로운 규칙을 학습하고 일반화하는 능력을 향상시키는 훈련 방법을 적용할 수 있습니다.
예를 들어, 몇 가지 예시를 통해 새로운 유형의 봉가드 문제 규칙을 학습하고, 이를 다른 봉가드 문제에 적용하여 해결하는 방식으로 모델을 훈련할 수 있습니다.
2. 연역적 추론 (Deductive Reasoning):

인간은 주어진 사실과 규칙을 기반으로 논리적인 결론을 도출하는 연역적 추론을 사용합니다. MLLM에 연역적 추론 능력을 부여하기 위해 이미지와 텍스트 정보를 논리적인 형태로 변환하고, 이를 기반으로 추론을 수행하는 심볼릭 AI (Symbolic AI) 기법을 MLLM에 통합하는 연구가 필요합니다.
예를 들어, 이미지에서 추출된 객체, 속성, 관계 정보를 지식 그래프(Knowledge Graph) 형태로 표현하고, 이를 기반으로 질의에 대한 답변을 추론하는 방식을 생각해 볼 수 있습니다.
3. 유추적 추론 (Analogical Reasoning):

인간은 이전 경험에서 유사한 점을 찾아 새로운 문제에 적용하는 유추적 추론을 사용합니다. MLLM의 유추적 추론 능력을 향상시키기 위해 다양한 도메인의 데이터를 학습하고, 이를 바탕으로 새로운 도메인의 문제에 대한 유추 능력을 향상시키는 연구가 필요합니다.
예를 들어, 봉가드 문제 해결 경험을 바탕으로 다른 유형의 추론 문제, 예를 들어 RPM (Raven's Progressive Matrices) 문제를 해결하는 데 활용할 수 있도록 모델을 훈련할 수 있습니다.
4. 상식 및 배경 지식 활용 (Common Sense and Background Knowledge):

인간은 풍부한 상식과 배경 지식을 바탕으로 세상을 이해하고 추론합니다. MLLM에 상식과 배경 지식을 효과적으로 주입하기 위해 외부 지식 베이스와의 연결을 강화하고, 이를 활용하여 추론을 수행하는 방법을 개발해야 합니다.
예를 들어, 이미지에 대한 설명을 생성할 때, 외부 지식 베이스에서 관련 정보를 검색하여 캡션에 포함하거나, 봉가드 문제 해결을 위해 문제와 관련된 배경 지식을 외부 지식 베이스에서 찾아 활용하는 방식을 고려할 수 있습니다.
5. 주의 메커니즘 (Attention Mechanism):

인간은 중요한 정보에 집중하고, 불필요한 정보를 무시하는 주의 메커니즘을 사용합니다. MLLM의 주의 메커니즘을 개선하여 이미지의 특정 영역이나 텍스트의 특정 단어에 집중하여 추론을 수행하도록 유도할 수 있습니다.
예를 들어, 봉가드 문제에서 규칙과 관련된 중요한 객체나 특징에 집중하여 답을 찾도록 모델을 훈련할 수 있습니다.
인간의 추론 과정에서 영감을 얻은 이러한 방법들을 통해 MLLM의 추론 능력을 향상시키고, 더욱 인간과 유사한 방식으로 문제를 해결하는 모델을 개발할 수 있을 것으로 기대됩니다.