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核心概念
提出一個名為RACC的框架,能夠以高效的方式利用外部知識源來增強多模態大型語言模型(MLLM)在知識型視覺問答(KB-VQA)任務上的表現。
摘要
本文提出了RACC(Retrieval-Augmented MLLMs with Compressed Contexts),一個用於知識型視覺問答(KB-VQA)的高效框架。
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首先,RACC利用一個凍結的超級MLLM(hyperMLLM)來學習壓縮從外部知識源檢索到的文檔,生成簡潔的軟提示。
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然後,RACC設計了一個精心設計的聚合器模塊,利用問題和圖像的信息來聚合這些壓縮的提示,增強與問題和圖像相關的內容。
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最後,RACC使用一組多層感知機(MLP)生成一個緊湊的調制,以適應下游凍結的基礎MLLM(baseMLLM)。通過這種方式,baseMLLM可以高效地利用檢索到的文檔中的信息。
RACC在OK-VQA數據集上達到了62.9%的最新水平,同時大幅降低了推理延遲(22.0%-59.7%)。此外,RACC還展示了廣泛的適用性,可以處理不同類型的知識源(文本和多模態文檔),並支持各種現成的MLLM。
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Learning to Compress Contexts for Efficient Knowledge-based Visual Question Answering
統計資料
與RAVQA-v2相比,RACC可以節省22.0%-59.7%的推理延遲。
與RAVQA-v2相比,RACC可以節省91.0%的磁盤空間。
引述
無
深入探究
如何進一步提高RACC在知識型視覺問答任務上的性能?
要進一步提高RACC在知識型視覺問答（KB-VQA）任務上的性能，可以考慮以下幾個策略：
增強知識源的多樣性：除了使用文本和多模態文檔，還可以引入更多類型的知識源，例如專業文獻、社交媒體內容或用戶生成的內容，這樣可以提供更豐富的背景知識，幫助模型更好地理解問題。
優化壓縮和聚合策略：進一步改進壓縮過程中的超參數設置，例如調整學習提示的長度和初始化策略，以便更有效地捕捉關鍵信息。此外，可以探索更高效的聚合方法，如使用圖神經網絡來處理文檔之間的關係，從而提高信息的整合能力。
強化模型的訓練策略：通過引入增強學習或自監督學習的方法，讓模型在訓練過程中學會更好地利用外部知識。這可以通過設計更具挑戰性的訓練任務來實現，促使模型在面對複雜問題時能夠更靈活地調用知識。
跨模態學習：探索如何在不同模態之間進行知識的共享和轉移，例如將視覺信息與文本信息進行更深層次的融合，這樣可以提高模型對於問題的理解和回答的準確性。
RACC是否可以應用於其他需要利用外部知識的多模態任務,如視覺對話或視覺推理?
是的，RACC可以應用於其他需要利用外部知識的多模態任務，如視覺對話和視覺推理。以下是幾個應用的可能性：
視覺對話：在視覺對話任務中，RACC可以通過壓縮和聚合來整合多輪對話中的上下文信息，並利用外部知識源來增強模型對於對話內容的理解。這樣可以幫助模型在回答問題時考慮到之前的對話歷史和相關的背景知識。
視覺推理：在視覺推理任務中，RACC可以利用外部知識來支持推理過程，例如通過檢索相關的知識來幫助模型理解圖像中的邏輯關係或因果關係。這樣可以提高模型在複雜推理任務中的表現。
跨模態任務：RACC的架構設計使其能夠靈活地處理不同模態的信息，因此可以擴展到其他多模態任務，如圖像生成、視頻理解等，通過有效地整合外部知識來提升這些任務的性能。
除了文本和多模態文檔,RACC是否可以利用其他類型的知識源,如知識圖譜或常識數據庫?
是的，RACC可以利用其他類型的知識源，如知識圖譜和常識數據庫。這些知識源的整合可以進一步增強RACC在知識型視覺問答任務中的能力，具體如下：
知識圖譜：知識圖譜提供了結構化的知識，可以幫助模型理解實體之間的關係。RACC可以通過檢索相關的知識圖譜信息，來增強模型對於問題的理解，特別是在涉及到複雜關係的問題時。
常識數據庫：常識數據庫包含了人類日常生活中的基本知識，這對於回答需要常識推理的問題至關重要。RACC可以通過整合常識數據庫中的信息，來提高模型在回答常識性問題時的準確性。
動態知識源：隨著時間的推移，知識會不斷更新。RACC可以設計成能夠動態檢索和整合最新的知識源，這樣可以確保模型在回答問題時使用的是最新的信息，從而提高其可靠性和準確性。
通過這些擴展，RACC不僅能夠在知識型視覺問答任務中發揮作用，還能在更廣泛的多模態任務中展現其潛力。
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