ACL 2024 Oral｜我们离真正的多模态思维链推理还有多远？
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内容提要
该文章介绍了多模态思维链推理领域的研究进展和挑战，提出了一个新的基准，推动多领域、多步和多模态思维链的研究与发展。实验结果显示当前的多模态大模型在多步多模态推理方面仍存在不足，需要进一步改进。研究者还探索了工具使用、上下文学习和指令微调等方法对模型性能的影响，并提出了未来研究的方向。希望该基准能为多领域、多步和多模态思维链的研究提供基础。
❓
Q&A
多模态思维链推理的研究进展有哪些？
多模态思维链推理的研究进展包括提出新的基准，推动多领域、多步和多模态思维链的研究与发展，以及对现有模型性能的评估和改进。
当前多模态大模型在推理方面存在哪些不足？
当前多模态大模型在多步多模态推理方面存在显著不足，尤其是在视觉模态推理缺失、单步推理和领域覆盖不足等方面。
新基准的提出有什么意义？
新基准旨在解决现有多模态思维链基准的缺陷，推动多领域、多步和多模态思维链的进步，为相关研究提供基础。
工具使用对多模态模型性能的影响如何？
工具使用被认为是提高模型性能的有效策略，但当前的工具使用框架仍需改进，以更好地整合和利用多模态信息。
上下文学习对多模态推理模型的影响是什么？
上下文学习对模型性能的影响有限，尤其是纯文本示例对性能几乎没有提升，未来需使用更高质量的多模态示例进行训练。
指令微调在多模态推理中的作用是什么？
指令微调能够显著增强传统视觉语言模型的性能，研究者建议未来研究应更多关注此技术以提升模型表现。
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