来自香港大学、腾讯AI实验室的研究人员发布论文介绍了一种名为Bi-Modal Behavioral Alignment (BBA) 的方法，它是为了提高大型视觉-语言模型（LVLMs）在复杂多模态推理任务中的表现。BBA方法的核心在于它能够更好地利用视觉信息和领域特定语言（DSL）的表示，这两种信息在传统的Chain-of-Thought (CoT) 提示方法中往往难以有效结合。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2402.13577
主要功能： BBA方法的主要功能是提升LVLMs在处理涉及视觉和文本信息的复杂问题时的推理能力。它通过创建独立的推理链来处理视觉和DSL表示，然后通过解决这些链之间的不一致性，实现更准确的推理。
主要特点：
- 双模态行为引导： BBA通过分别从视觉和DSL表示中生成推理链，然后对这些链进行对齐，以解决它们之间的不一致性。
- 晚融合策略： 这种方法有效地保持了直接视觉输入和DSL表示的固有优势。
- 关键步骤识别： BBA能够通过对比不同推理链来识别关键步骤，从而更有效地分配中间步骤的资源。
工作原理： BBA方法首先让LVLMs为视觉和DSL表示各自生成推理链。然后，它通过诊断检查来发现这些链之间的不一致性，比如中间步骤和最终答案的差异。接下来，模型会被指导去仔细检查这两种模态的推导过程，并确定准确的结论。这个过程包括了对不一致性的诊断和对齐推理链，以确保从不同模态中得到的行为能够和谐地整合。
具体应用场景：
- 几何问题解决： BBA可以用于解决涉及几何图形的问题，比如计算不规则多边形的面积。
- 国际象棋位置优势预测： 在国际象棋中，BBA可以帮助评估棋局对某一方是否有利。
- 分子属性预测： 在化学领域，BBA可以用来预测分子是否具有某种特定的属性，比如是否具有致突变性。
总的来说，BBA方法通过更精细地处理视觉和文本信息，提高了模型在多模态推理任务中的准确性和效率。
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