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多模态理性混合：视觉问题回答的多模式推理混合
原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新方法II-MMR，用于视觉和语言中的多模多跳推理。该方法通过两种语言提示改进视觉问答（VQA）问题的推理路径，发现大多数问题只需“单跳”推理。II-MMR在零-shot和微调设置中表现出色，提升了模型的推理能力，并在多个基准测试中取得了优异成绩。
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关键要点
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II-MMR是一种新方法，用于视觉和语言中的多模多跳推理。
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该方法通过两种新的语言提示来改进视觉问答（VQA）问题的推理路径。
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大多数VQA问题只需单跳推理，只有少数问题需要多跳推理。
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II-MMR在零-shot和微调设置中表现出色，提升了模型的推理能力。
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该方法在多个基准测试中取得了优异成绩。
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延伸问答
II-MMR方法的主要功能是什么？
II-MMR是一种用于视觉和语言中的多模多跳推理的新方法，旨在改进视觉问答（VQA）问题的推理路径。
II-MMR如何改进视觉问答的推理能力？
II-MMR通过使用答案预测引导的链式思维提示和知识三元组引导的提示来改进推理能力。
大多数视觉问答问题需要多少跳推理？
大多数视觉问答问题只需单跳推理，只有少数问题需要多跳推理。
II-MMR在基准测试中的表现如何？
II-MMR在多个基准测试中表现出色，提升了模型的推理能力。
II-MMR在零-shot和微调设置中的表现如何？
II-MMR在零-shot和微调设置中均展示了其有效性。
II-MMR使用了哪些新的语言提示？
II-MMR使用了答案预测引导的链式思维提示和知识三元组引导的提示。
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