论文浅尝 | 基于多模态知识图的多模态推理（ACL2024）

主要观点总结

本文主要介绍了通过利用多模态知识图（MMKGs）增强大型语言模型（LLMs）的多模态推理能力的方法。文章提出了MR-MKG方法，通过构建多模态知识图并利用关系图注意网络进行编码，以提高LLMs的多模态推理能力。文章还介绍了构建的数据集MMKGgrait，并在两个多模态推理任务上评估了MR-MKG的有效性。

关键观点总结

关键观点1: 文章背景及动机

大型语言模型（LLMs）在多模态推理中常出现幻觉和缺乏全面的知识。文章旨在通过利用多模态知识图（MMKGs）来解决这些问题。

关键观点2: 文章的主要贡献

提出了基于多模态知识图的多模态推理方法MR-MKG；设计了跨模态对齐模块来优化图像-文本对齐；构建了MMKGgrait数据集，通过预训练使LLM具备多模态推理的初步专业知识。

关键观点3: MR-MKG方法的主要特点

利用多模态知识图（MMKGs）进行跨模式学习；使用关系图注意网络对MMKGs进行编码；通过预训练和知识适配器使LLMs理解多模态知识；通过跨模态对齐模块优化图像-文本对齐。

关键观点4: 文章的实验及结果

文章在两个多模态推理任务上评估了MR-MKG的有效性，并取得了最先进的性能。此外，还介绍了构建的数据集MMKG和MarKG，并进行了相关的实验。

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