Keskeiset käsitteet
제안된 AGoT 메커니즘은 다중 모달 표현 학습을 위한 소프트 프롬프팅에서 프롬프트 집계와 프롬프트 흐름 프로세스를 통해 다중 모달 추론을 향상시킨다.
Tiivistelmä
이 논문에서는 다중 모달 표현 학습을 위한 새로운 AGoT(Aggregation-Graph-of-Thought) 메커니즘을 소개한다. 이 메커니즘은 프롬프트 집계와 프롬프트 흐름 프로세스로 구성되어 다중 모달 추론을 향상시킨다.
프롬프트 집계 부분에서는 각 추론 단계를 하나의 집계 그래프로 모델링하여 단일 단계 추론에서 간과되는 다양한 관점의 사고를 포착한다. 프롬프트 흐름 부분에서는 이전 단계의 프롬프트 표현과 현재 단계의 프롬프트 표현을 동적으로 융합하는 흐름 제어기를 도입하여 입력에 따른 최적의 추론 과정을 수행한다.
실험 결과, AGoT는 텍스트-이미지 검색, 시각적 질문 답변, 이미지 분류 등 다양한 과제에서 우수한 성능을 보였다. 또한 도메인 일반화 능력에서도 기존 최신 방법보다 우수한 성과를 달성했다. 이는 AGoT의 효과적인 다중 모달 추론 능력을 입증한다.
Tilastot
이미지에는 책과 시계가 있습니다.
책장에는 책과 시계가 있습니다.
책장에는 다양한 종류의 책과 검은색 시계가 있습니다.
Lainaukset
"제안된 AGoT 메커니즘은 다중 모달 표현 학습을 위한 소프트 프롬프팅에서 프롬프트 집계와 프롬프트 흐름 프로세스를 통해 다중 모달 추론을 향상시킨다."
"AGoT는 텍스트-이미지 검색, 시각적 질문 답변, 이미지 분류 등 다양한 과제에서 우수한 성능을 보였으며, 도메인 일반화 능력에서도 기존 최신 방법보다 우수한 성과를 달성했다."