Nouvelle approche pour le question-réponse visuel basé sur les connaissances

La réponse à des questions visuelles (VQA) est une tâche qui combine des images et des questions pour donner des réponses précises. Certaines questions nécessitent des infos supplémentaires qui ne se trouvent pas dans l'image elle-même. C'est là qu'intervient la VQA basée sur la connaissance (K-VQA). Le K-VQA a besoin d'une image et de connaissances supplémentaires provenant de sources externes pour donner la bonne réponse.

Dans le passé, les méthodes K-VQA s'appuyaient souvent sur des bases de données externes pour trouver des infos, et elles utilisaient l'apprentissage supervisé pour entraîner leurs modèles. Cependant, de nouvelles approches ont commencé à utiliser de grands modèles de langage (LLMs) qui sont pré-entraînés et peuvent répondre à des questions sans nécessiter beaucoup d'entraînement supplémentaire. Bien que ces méthodes soient efficaces, elles ne précisent souvent pas d'où provient la connaissance nécessaire ni comment elles arrivent à leurs réponses, ce qui peut être un inconvénient.

Cet article se concentre sur une nouvelle approche du K-VQA qui exploite les capacités des LLMs pour générer des déclarations de connaissance qui peuvent être utilisées pour répondre aux questions de manière zéro-shot, ce qui signifie sans exemples ou entraînement préalable pour cette tâche spécifique.

#L'Approche Traditionnelle du K-VQA

Les méthodes K-VQA traditionnelles fonctionnent généralement en quelques étapes. D'abord, elles rassemblent des connaissances pertinentes à partir de sources externes comme Wikipédia ou d'autres bases de données. Ensuite, elles entraînent un modèle à partir de données étiquetées composées de paires d'images, de questions et de réponses. Cette méthode fonctionne mais présente des défis. Elle nécessite beaucoup de données étiquetées et une source de connaissance externe appropriée, ce qui n'est pas toujours disponible dans des scénarios réels.

#Avancées Récentes avec les Modèles de Langage

Avec les récentes améliorations des LLMs, les chercheurs ont commencé à appliquer ces modèles pour des tâches K-VQA. Ces LLMs contiennent une vaste quantité de connaissances provenant de différentes sources. Les méthodes existantes commencent souvent par transformer une image en texte descriptif, connu sous le nom de légendes, puis combinent ces légendes avec les questions pour demander des réponses au LLM.

Cependant, une limitation majeure de ces méthodes est qu'elles ne déclarent pas explicitement quelles connaissances ont été utilisées pour arriver à une réponse. Ce manque de transparence peut poser des problèmes, surtout lorsque la bonne information externe est cruciale pour répondre aux questions.

#Le Besoin d'Explicabilité

Pour remédier à ces limitations, il y a un intérêt croissant à rendre les systèmes K-VQA plus interprétables. Quand les utilisateurs savent comment un système prend des décisions, ça renforce la confiance. Dans le K-VQA, avoir des déclarations de connaissance explicites peut non seulement améliorer la performance mais aussi aider les utilisateurs à comprendre comment le système arrive à ses réponses.

#La Nouvelle Approche : Génération de Connaissance

Cette nouvelle méthode se concentre sur la génération de connaissances à partir des LLMs pour répondre aux questions de manière efficace. Voilà comment ça fonctionne :

1. Génération de Connaissances : Le système produit des déclarations de connaissance pertinentes en utilisant un LLM. Cette connaissance est directement liée aux paires d'images et de questions.

2. Diversité des Connaissances : Pour améliorer le résultat, la méthode inclut une stratégie pour générer plusieurs déclarations de connaissance diversifiées. Cela aide à couvrir différents aspects de la même question, augmentant les chances de fournir la bonne réponse.

3. Combinaison des Connaissances avec les Questions : Les déclarations de connaissance générées, avec les légendes d'images, sont passées au LLM pour obtenir la réponse finale.

#Évaluation de la Nouvelle Méthode

Pour valider l'efficacité de cette nouvelle approche, deux ensembles de données souvent utilisés dans les tâches K-VQA ont été employés : OK-VQA et A-OKVQA. Ces ensembles de données nécessitent des connaissances externes pour répondre aux questions et ont des directives spécifiques pour tester la performance.

#Résultats de la Nouvelle Méthode

Les expériences montrent que la nouvelle approche de génération de connaissances améliore significativement la précision des réponses. Les connaissances générées se sont révélées pertinentes et utiles dans de nombreux cas, surpassant plusieurs méthodes existantes qui n’utilisent pas ce savoir supplémentaire.

#Comparaison avec les Méthodes Traditionnelles

Par rapport aux méthodes traditionnelles, où la connaissance externe était extraite des bases de connaissances, la nouvelle méthode proposée réduit le besoin de données d'entraînement extensives. Elle reste efficace même sans exemples précédents, utilisant seulement l'image et la question.

#Le Processus de Génération de Connaissance

La génération de connaissance implique deux étapes principales :

1. Génération Initiale : Pour chaque paire image-question, une déclaration de connaissance est générée en utilisant un prompt bien élaboré. Le prompt guide le LLM à créer une pièce de connaissance pertinente.

2. Diversification : La connaissance générée subit un processus de diversification pour produire plusieurs déclarations. Cela se fait en sélectionnant des démonstrations variées pour encourager des résultats variés du LLM.

#Génération de Légendes

Une partie cruciale du processus de génération de connaissance est de convertir les images en descriptions textuelles. Les légendes servent de contexte que les LLMs ont besoin pour générer une connaissance pertinente. Une approche de légendage sensible aux questions est utilisée, qui se concentre sur les parties significatives de l'image en rapport avec la question posée.

#Le Rôle des Prompts dans la Génération de Connaissance

Les prompts sont essentiels pour guider les LLMs dans la génération d'affirmations de connaissance pertinentes. Les prompts incluent des instructions claires et des informations contextuelles pour aider le modèle à comprendre ce qui est demandé.

#Intégration des Connaissances Générées dans le K-VQA

Une fois que les déclarations de connaissance pertinentes sont générées, elles sont combinées avec les légendes d'images et la question. Ce paquet complet est ensuite traité par le LLM pour produire la réponse. Différents modèles pré-entraînés peuvent être utilisés pour ce processus, chacun affectant différemment la performance globale.

#Métriques d'Évaluation

Pour évaluer l'efficacité de la méthode de génération de connaissance, diverses métriques sont utilisées :

• Grammaticalité : Vérifie si les déclarations de connaissance sont bien écrites.
• Pertinence : Évalue si les déclarations sont bien liées aux questions et aux images.
• Vérification des faits : Détermine si les déclarations sont factuelles.
• Utilité : Mesure si la connaissance aide à atteindre la bonne réponse.
• Diversité : Évalue la variété des déclarations de connaissance générées.

#Résultats et Conclusions

Après des tests rigoureux, les résultats montrent qu'incorporer des connaissances générées conduit constamment à de meilleures performances pour répondre aux questions. Il est essentiel de trouver un équilibre entre la quantité de connaissances générées, car trop de contenu peut entraîner des redondances ou du bruit.

Les évaluations humaines ont montré que, bien que la plupart des connaissances générées soient pertinentes et grammaticales, il y avait des cas où la connaissance pouvait induire en erreur ou confondre. Par conséquent, un raffinement continu du processus de génération de connaissance est nécessaire.

#Directions Futures

Pour améliorer l'efficacité de cette approche, les travaux futurs pourraient se concentrer sur :

• Réduction de la Redondance : Filtrer les connaissances inutiles qui n'apportent pas de valeur.
• Amélioration des Descriptions d'Images : Utiliser de meilleures techniques de légendage d'images pour s'assurer que le LLM a suffisamment de contexte pour générer des connaissances pertinentes.
• Exploration de Nouveaux Modèles : Utiliser des modèles avancés vision-langage qui peuvent traiter les images aux côtés des textes directement.

#Conclusion

En conclusion, générer des connaissances à partir de LLMs pour le K-VQA représente une solution viable pour résoudre les défis rencontrés par les méthodes traditionnelles. Les expériences montrent des améliorations significatives en performance, faisant de cette approche une direction prometteuse pour la recherche future en réponse à des questions visuelles. En se concentrant sur la génération et la combinaison de connaissances pertinentes avec des légendes d'images, la méthode améliore non seulement la précision mais favorise aussi l'explicabilité, bénéficiant finalement aux utilisateurs et aux praticiens dans le domaine.