多模态检索增强生成（mRAG）也有 o1 想考推理那味儿了！爱情电影网aqdy
阿里通义推行室新推敲推出自稳健方案的多模态检索智能体。
名叫OmniSearch，它能模拟东谈主类惩办问题的想维款式，将复杂问题冉冉拆解进行智能检索方案。
胜仗看恶果：
璷黫上传一张图，征询任何问题，OmniSearch 王人会进行一段"想考过程"，不仅会将复杂问题拆解检索，况且会左证现时检索适度和问题情境动态休养下一步检索战略。
比拟传统 mRAG 受制于其静态的检索战略，这种谋划不仅提高了检索效能，也显赫增强了模子生成内容的准确性。
为评估 OmniSearch，推敲团队构建了全新Dyn-VQA 数据集。
在一系列基准数据集上的推行中，OmniSearch 展现了显赫的性能上风。至极是在处理需要多步推理、多模态常识和快速变化谜底的问题时，OmniSearch 相较于现存的 mRAG 设施发扬更为优异。
当今 OmniSearch 在魔搭社区还有 demo 可玩。
动态检索方案框架，冲破传统 mRAG 局限
传统 mRAG 设施遵从固定的检索经由，典型的才能如下：
输入调度：接受多模态输入（举例图像 + 文本问题），将图像调度为形色性文本（举例通过 image caption 模子）。
单一模态检索：将问题或形色性文本动作检索查询，向常识库发送单一模态检索恳求（频繁是文本检索）。
固定生成经由：将检索到的信息与原始问题引诱，交由 MLLM 生成谜底。
OmniSearch 旨在惩办传统 mRAG 设施的以下痛点：
静态检索战略的局限：传统设施经受固定的两步检索经由，无法左证问题和检索内容动态休养检索旅途，导致信息获得效能低下。
检索查询过载：单一检索查询雷同包含了多个查询意图，反而会引入多数无关信息，烦闷模子的推理过程。
情色图片为克服上述局限，OmniSearch 引入了一种动态检索方案框架。
OmniSearch 的中枢架构包括：
方案智能体（Planning Agent）：沉着对原始问题进行冉冉拆解，左证每个检索才能的响应决定下一步的子问题及检索战略。
检索器（Retriever）：实行本体的检索任务，救援图像检索、文本检索以及跨模态检索。
子问题求解器（Sub-question Solver）：对检索到的信息进行记忆息争答，具备高度的可彭胀性，不错与不同大小的多模态谣言语模子集成。
迭代推理与检索（Iterative Reasoning and Retrieval）：通过递归式的检索与推理经由，冉冉接近问题的最终谜底。
多模态特征的交互：灵验处理文本、图像等多模态信息，生动休养检索战略。
响应轮回机制（Feedback Loop）：在每一步检索和推理后，反想现时的检索适度并决定下一走路动，以提高检索的精准度和灵验性。
构建新数据集进行推行评估
为了更好地评估 OmniSearch 和其它 mRAG 设施的性能，推敲团队构建了全新的 Dyn-VQA 数据集。Dyn-VQA 包含 1452 个动态问题，涵盖了以下三种类型：
谜底快速变化的问题：这类问题的布景常识不停更新，需要模子具备动态的再检索才能。举例，征询某位明星的最新电影票房，谜底会跟着时刻的推移而发生变化。
多模态常识需求的问题：问题需要同期从多模态信息（如图像、文本等）中获得常识。举例，识别一张图片中的球员，并回答他的球队图标是什么。
多跳问题：问题需要多个推理才能，条目模子在检索后进行多步推理。
这些类型的问题比拟传统的 VQA 数据集需要更复杂的检索经由，更考研多模态检索设施对复杂检索的方案才能。
在 Dyn-VQA 数据集上的发扬
谜底更新频率：关于谜底快速变化的问题，OmniSearch 的发扬显赫优于 GPT-4V 引诱启发式 mRAG 设施，准确率提高了近 88%。
多模态常识需求：OmniSearch 大致灵验地引诱图像和文本进行检索，其在需要格外视觉常识的复杂问题上的发扬远超现存模子，准确率提高了 35% 以上。
多跳推理问题：OmniSearch 通过屡次检索和动态方案，大致精准惩办需要多步推理的问题，推行适度标明其在这类问题上的发扬优于现时滥觞进的多模态模子，准确率提高了约 35%。
在其它数据集上的发扬
接近东谈主类级别发扬：
OmniSearch 在大多数 VQA 任务上达到了接近东谈主类水平的发扬。举例，在 VQAv2 和 A-OKVQA 数据引诱，OmniSearch 的准确率永诀达到了 70.34 和 84.12，显赫卓绝了传统 mRAG 设施。
复杂问题处理才能：
在更具挑战性的 Dyn-VQA 数据集上，OmniSearch 通过多步检索战略显赫提高了模子的发扬，达到了 50.03 的 F1-Recall 评分，比拟基于 GPT-4V 的传统两步检索设施提高了近 14 分。
模块化才能与可彭胀性
OmniSearch 不错生动集成不同范畴和类型的多模态谣言语模子（MLLM）动作子问题求解器。
不管是开源模子（如 Qwen-VL-Chat）仍是闭源模子（如 GPT-4V），OmniSearch 王人能通过动态方案与这些模子相助完成复杂问题的惩办。
它的模块化谋划允许左证任务需求聘用最得当的模子，致使在不同阶段调用不同大小的 MLLM，以在性能和猜度资本之间杀青生动均衡。
底下是 OmniSearch 和不同模子配合的推行适度：
Paper：https://arxiv.org/abs/2411.02937
Github：https://github.com/Alibaba-NLP/OmniSearch
ModelScope Demo: https://modelscope.cn/studios/iic/OmniSearch/summary?header=default&fullWidth=false
— 完 —
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