RAG如何提升视觉问答？剑桥大学博士论文《使用检索方法增强多模态问答系统》

主要观点总结

本文探索了深度学习在人工智能系统中的应用，特别是神经网络模型在多模态问答系统中的应用。文章指出神经网络模型在多领域中的广泛应用和存在的挑战，并提出了利用检索增强生成（RAG）来应对这些挑战的方法。文章详细描述了RAG在多模态问答系统中的应用，包括RA-VQA框架、FVQA 2.0的对抗样本引入、FLMR和PreFLMR模型的开发，以及TableQA中的检索方法等。文章还讨论了多模态大型模型的出现和多模态RAG系统的研究现状，指出了其存在的局限性，并提出了解决这些局限性的关键研究问题。最后，文章强调了RAG在增强模型的准确性和访问特定领域知识方面的潜力。

关键观点总结

关键观点1: 深度学习推动了人工智能的发展，尤其是神经网络模型已成为主流方法。

神经网络模型的应用范围广泛，从推荐系统到语音识别，彻底变革了多个领域。

关键观点2: 存在挑战，特别是在融合大量特定领域知识和减少大语言模型固有的生成幻觉方面。

为了应对这些挑战，研究探索了将检索增强生成（RAG）集成到多模态问答（QA）系统中的方法。

关键观点3: RAG 通过利用外部知识源提高了模型的准确性并增强了对特定领域信息的访问能力。

研究展示了 RAG 在多模态问答系统中的效果，包括在知识密集型的视觉问答、基于事实的视觉问答、多模态检索以及 TableQA 中的检索方法等。

关键观点4: 多模态大型模型的出现标志着人工智能领域的新里程碑，并引起了人们对数据驱动方法的关注。

大型模型在海量数据上训练的模型在各种语言任务中表现出色，从简单的语言理解到复杂的文本生成。

关键观点5: RAG具有减少大型模型的幻觉、提供准确答案、访问更广泛的行业特定和世界知识以及增强模型的时效性等优势。

然而，多模态RAG系统仍存在一些局限性，需要解决的关键研究问题包括提高模型在知识密集型任务上的表现、改进多模态信息检索系统的召回率以及优化信息检索组件与检索增强生成模型之间的整合。

文章预览

开发能够处理复杂任务的人工智能系统的需求推动了深度学习的快速发展，尤其是自 2016 年以来，神经网络模型已成为主流方法。这些模型的应用范围广泛，从推荐系统到语音识别，彻底变革了多个领域。然而，仍然存在一些挑战，特别是在融合大量特定领域知识和减少大语言模型固有的生成幻觉方面。 本论文探索了将检索增强生成（RAG）集成到多模态问答（QA）系统中的方法，以应对这些挑战。通过利用外部知识源，RAG 提高了模型的准确性并增强了对特定领域信息的访问能力。研究按以下顺序展开： 首先，为了高效利用外部知识回答知识密集型的视觉问题，我们提出了 RA-VQA（检索增强视觉问答）框架，该框架专为知识驱动的视觉问答（KB-VQA）设计。我们展示了检索器和生成器模型联合训练在最大化性能方面的效果。 其次，FVQA（基于事实的视 ………………………………