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多模态链式思考推理：让大模型更像人类一样思考

ds 2025/5/14 11:54:47

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近年来，随着大模型的飞速发展，人工智能领域迎来了新的突破。这些模型通过海量数据的学习，能够生成自然语言文本，甚至在一定程度上理解和生成图像、音频等多种模态的内容。然而，如何让大模型像人类一样进行复杂的推理和思考，一直是研究者们关注的焦点。多模态链式思考推理（Multimodal Chain-of-Thought Reasoning, MCoT）正是为了解决这一问题而诞生的。

https://arxiv.org/pdf/2503.12605

GitHub - yaotingwangofficial/Awesome-MCoT: Multimodal Chain-of-Thought Reasoning: A Comprehensive Survey

从单模态到多模态的思考

在传统的自然语言处理任务中，大模型主要依赖于文本数据进行学习和推理。然而，现实世界中的信息往往是多模态的，例如图像、视频、音频等。为了更好地理解和处理这些复杂的多模态数据，研究者们提出了将链式思考（Chain-of-Thought, CoT）推理扩展到多模态场景中的想法，即 MCoT。链式思考推理是一种模仿人类逐步解决问题的思维方式，它将复杂任务分解为一系列中间步骤，通过逐步推理来得出最终答案。

例如，在处理视觉问答（VQA）任务时，大模型需要理解图像内容，并结合问题的文本信息来生成答案。图 5 展示了一个典型的多模态链式思考推理的应用场景：通过逐步分析图像中的物体、场景以及它们之间的关系，模型能够更准确地回答关于图像的问题。这种逐步推理的方式不仅提高了模型的准确率，还增强了其决策过程的透明度。

多模态推理的挑战与方法

尽管多模态链式思考推理在理论上非常有吸引力，但在实际应用中却面临着诸多挑战。不同模态的数据具有不同的特性，例如图像的二维空间信息、视频的时间序列信息、音频的频率信息等。如何有效地整合这些信息，并在推理过程中充分发挥它们的优势，是研究者们需要解决的关键问题。

图 6 展示了多模态链式思考推理的几种主要方法。其中，基于提示（Prompt-based）的方法通过精心设计的提示语句，引导大模型在推理过程中生成中间步骤。例如，在处理图像问答任务时，提示语可以是“先描述图像中的主要物体，再分析它们之间的关系，最后回答问题”。这种方法简单灵活，适用于资源受限的场景。

基于计划（Plan-based）的方法则允许模型在推理过程中动态地探索和调整思考路径。例如，图 7 中的多模态树状思考（Multimodal Tree-of-Thought）方法，通过构建一个树状结构来表示不同的思考路径，并通过搜索算法选择最优路径。这种方法能够更好地处理复杂的推理任务，但计算成本相对较高。

基于学习（Learning-based）的方法则通过在训练阶段引入推理数据，让模型学习如何进行链式思考。例如，图 8 中的多模态对比链式思考（Multimodal Contrastive Chain-of-Thought）方法，通过对比不同图像的相似性和差异性，训练模型生成更准确的推理路径。这种方法需要大量的标注数据，但能够显著提升模型的推理能力。

多模态链式思考推理的应用

多模态链式思考推理不仅在理论上具有重要意义，还在许多实际应用中展现了强大的潜力。例如，在自动驾驶领域，大模型需要处理来自摄像头、雷达等多种传感器的多模态数据，以做出安全可靠的驾驶决策。通过多模态链式思考推理，模型可以逐步分析道路状况、车辆位置、交通信号等信息，从而更准确地预测潜在风险并做出应对措施。