🎯 Definicja
Multimodal Chain-of-Thought Prompting (Multimodalne podpowiadanie łańcucha myśli, Multimodal-CoT) to rozszerzenie klasycznego podejścia CoT, w którym modele językowe wykorzystują zarówno tekst, jak i dane wizualne (np. obrazy, wykresy) w celu realizacji złożonego rozumowania i uzyskania bardziej kompletnych odpowiedzi. Model przechodzi przez dwuetapowy proces: najpierw generuje przesłanki na podstawie multimodalnych informacji, a następnie na ich podstawie wnioskuje o odpowiedzi.
🔑 Kluczowe punkty
- Dwa etapy rozumowania: Najpierw generowanie przesłanek z danych tekstowych i wizualnych; następnie użycie tych przesłanek do udzielenia odpowiedzi.
- Pokonanie ograniczeń CoT: Tradycyjne CoT skupia się wyłącznie na tekście, podczas gdy Multimodal-CoT pozwala integrować wiele modalności (język + obraz).
- Wyższa skuteczność: Multimodalny model CoT z ok. 1 mld parametrów przewyższa GPT-3.5 na benchmarku ScienceQA, mimo znacznie mniejszej wielkości.
- Redukcja halucynacji: Integracja danych wizualnych pomaga modelowi generować bardziej realistyczne i uzasadnione przesłanki, co ogranicza ryzyko “halucynacji” odpowiedzi.
- Zastosowania: Nauka, edukacja, testy wielomodalne, systemy ekspertowe z dostępem do tekstu i obrazu.
📚 Szczegółowe wyjaśnienie
Jak działa Multimodal CoT?
Multimodalny łańcuch myśli obejmuje dwa główne kroki:
-
Rationale Generation (Generowanie przesłanek)
Model otrzymuje pytanie wraz z tekstowym i wizualnym kontekstem, następnie tworzy szczegółowy, krok po kroku “łańcuch myśli” (np. wskazówki tekstowe powiązane z informacjami obrazowymi). -
Answer Inference (Wnioskowanie odpowiedzi)
Do modelu trafia tekst, obraz oraz wygenerowana przesłanka z pierwszego kroku, na podstawie których formułowana jest finalna odpowiedź.
Przewaga nad klasycznym CoT
| Klasyczne CoT | Multimodal CoT | |
|---|---|---|
| Wejście | Tekst | Tekst + Obraz |
| Przesłanki | Tylko tekstowe | Tekstowe + wizualne |
| Efektywność | Ograniczona modalnością | Lepsza integracja informacji |
| Wynik | Może halucynować | Bardziej uzasadnione, trafniejsze odpowiedzi |
Wyniki benchmarków
- Multimodal-CoT (model ~1B) przewyższył GPT-3.5 CoT na ScienceQA, osiągając najwyższy wynik wśród testowanych metod na pytaniach wymagających interpretacji tekstów i obrazów.
- Analiza wykazała lepszą konwergencję procesu uczenia oraz mniejszą tendencję do generowania fałszywych przesłanek i odpowiedzi.
💡 Przykład zastosowania
Przykład:
Model LLM dostaje pytanie naukowe z obrazem mikroskopowym.
- Generuje multimodalną przesłankę: rozpoznaje struktury na obrazie, łączy je z opisem tekstowym i instrukcją pytania.
- Na podstawie tej przesłanki wnioskuje, które odpowiedzi są poprawne (np. klasyfikuje komórki jako patologiczne).
Takie podejście sprawdza się w quizach naukowych (ScienceQA), testach maturalnych (z obrazem), edukacji technicznej czy analizie prezentacji multimedialnych.
📌 Źródła
https://www.promptingguide.ai/techniques/multimodalcot
https://arxiv.org/abs/2302.00923
https://python.plainenglish.io/promt-engineering-101-multimodal-chain-of-thought-prompting-a0005b4e5186
https://openreview.net/forum?id=y1pPWFVfvR
👽 Brudnopis
- Kluczowe: dwufazowy mechanizm – przesłanki multimodalne i wnioskowanie odpowiedzi
- ScienceQA = benchmark z pytaniami tekstowo-obrazowymi - Multimodal-CoT przewyższa GPT-3.5 CoT
- Redukcja halucynacji – więcej danych wejściowych = mniej błędnych przesłanek
- Możliwe aplikacje: edukacja, medycyna, systemy z multimodalną percepcją
- Modele 1B lepsze niż duże LLM typowo-tekstowe na zadaniach wizualnych
- Inspiracja: “Language is not all you need” – potrzeba integracji percepcji i języka