Insight-V：连接视觉与思维的多模态推理新策略

23/06/2025

三个要点
✔️ 提出了一种利用多模态大规模语言模型探索长链视觉推理的方法。
✔️ 尝试使用 "思维链 "和强化学习相结合的新方法来解决复杂推理问题。
✔️ 与之前的模型相比，它能够处理更复杂的视觉信息，并在多阶段推理任务中表现出更好的性能。

Insight-V: Exploring Long-Chain Visual Reasoning with Multimodal Large Language Models
written by Yuhao Dong, Zuyan Liu, Hai-Long Sun, Jingkang Yang, Winston Hu, Yongming Rao, Ziwei Liu
(Submitted on 21 Nov 2024 (v1), last revised 2 May 2025 (this version, v2))
Comments: Published on arxiv.
Subjects: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV)

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摘要

论文介绍了一个名为 "Insight-V "的系统。该系统探索了利用可处理各种模式的 LLM 进行复杂链式思考的新方法。现代 LLM 具有许多潜在能力，本文探讨了进一步增强这些能力的方法。

具体来说，Insight-V 利用 "思维链 "提示和强化学习来实现整合语言和视觉信息的复杂推理。这种方法可以高效处理一般推理任务和更复杂的推理链。

该模型的设计尤其注重多个代理的合作行为，从而提高了推理的效率。它还展示了如何通过详细分析推理过程来加强代理之间的交流。

实验结果证实，Insight-V 在各种任务中的表现都优于现有模型。这种方法还能影响未来多模态人工智能系统的开发。

研究背景

本文提出了一种利用多模态大规模语言模型（LLM）解决复杂视觉问题的方法--Insight-V。近年来，LLMs 已经能够整合不同类型的模态数据，如语音、文本和图像，以执行复杂的推理。然而，将视觉信息作为长链进行逻辑处理仍然是一项挑战。

因此，Insight-V 引入了一种新的模型设计方法，用于逐步处理视觉信息和整合来自不同模态的信息。该模型首先对视觉信息进行详细分析，然后各模块协同工作，通过执行复杂的推理产生高度准确的推理结果。目前还在尝试利用强化学习来优化模型的性能。这种方法有望使模型在更丰富的数据集上高效工作。

实验结果表明，与其他方法相比，Insight-V 可以实现更高精度的视觉推理。尤其值得关注的是，与现有方法相比，Insight-V 在回答复杂任务方面的能力有所提高。这项研究有望推动多模态推理技术的未来发展。

建议方法

本文提出了一个基于变压器的新系统 Insight-V。该系统旨在高效处理复杂的推理任务。首先，将得出答案所需的信息划分为较小的部分，然后将这些部分作为推理的基础；Insight-V 采用多代理方法，即多个代理协同工作，每个代理负责一项特定任务。

学习过程使用强化学习来优化代理和强大的 LLM 之间的协调，从而实现高精度推理。此外，还进行了详细的多层次评估，以建立反馈，提高每个阶段的准确性。

此外，Insight-V 还能灵活处理结构化和非结构化数据，适合各种应用。采用这种新方法，目的是即使在时间有限的情况下，也能快速准确地处理信息。

试验

本文介绍了一种名为 Insight-V 的新系统。这是一个基于 LLM 的系统，旨在结合视觉和文本信息，改善复杂的长链思维。特别是，该系统引入了多代理系统，通过这种结构可以高效处理不同的模态数据（视觉、音频和文本）。

实验通过几项视觉推理任务评估了该系统的能力。具体来说，实验测试了该系统利用排序链回答复杂问题的能力。结果表明，与传统方法相比，该系统能够更准确地回答问题，并且在提示调整和联想记忆等任务中也很有效。

此外，还对强化学习训练的影响进行了评估：使用 DPO 算法加强了代理之间的互动和内部推理过程。实验结果证实，采用强化学习的模型可进一步提高推理能力和整体性能。

因此，Insight-V 系统巧妙地整合了视觉和文本数据，并具有多维信息处理能力。这使得推理能力更加先进，被视为一种创新，为未来的法律硕士开辟了可能性。

摘要

本文提出了一种新的系统 Insight-V，它可以在时间有限的环境中有效地总结信息。Insight-V 的开发目的是展示它与思维链（CoT）相比所提高的性能。开发 Insight-V 系统的目的是展示它与思维链（CoT）相比所提高的性能。具体来说，论文介绍了使用 LLM 的演化模型的设计，以及一个旨在有效执行结合音频和视觉信息的复杂推理过程的系统。该系统的特点是能够以分层方式处理信息，并使推理更加精确。

它还评估了所设计的模型如何处理不同的任务，并报告了结果。特别是对不同 RL 算法的有效性进行了评估和比较，以确定哪种方法最有效。在这一过程中，对模型的推理能力进行了定量测量，并提出了一种提高模型推导最佳解决方案能力的方法。

总之，这项研究为模型有效解决复杂推理任务提供了新策略，从而使信息处理更加准确和高效。这将对 LLM 的未来发展产生重大影响。