（a1）mR2AG帶檢索：這個過程包括：a）檢索反思，用于確定是否需要檢索；b）相關(guān)性反思，用于識別證據(jù)段落；c）對多個候選答案進行后處理。（a2）mR2AG不帶檢索：當(dāng)不需要檢索時的生成過程。（b）無反思的樸素mRAG：一種沒有反思的基線方法。

在基于知識的視覺問答（Knowledge-based VQA）任務(wù)中，輸入通常是一對圖像和問題 ，并且依賴于可訪問的知識庫。文章提出的框架通過兩個新穎的反思操作來解耦生成過程，從而提高答案的質(zhì)量。將生成過程分為三個步驟：執(zhí)行檢索反思（Retrieval-Reflection）以確定是否需要檢索，執(zhí)行相關(guān)性反思（Relevance-Reflection）以識別證據(jù)段落并生成答案，以及后處理多個候選答案。

方法

檢索反思

用戶查詢可以根據(jù)輸入(I,Q)分為依賴視覺的和基于知識的。為了指導(dǎo)模型區(qū)分不同類型的查詢，定義了兩個特殊標記：[Retrieval] 和 [No Retrieval]，用于執(zhí)行檢索反思。具體步驟如下：

相關(guān)性反思

答案后處理

在一個文章中可能存在多個證據(jù)段落，導(dǎo)致生成多個候選答案。因此，后處理是必要的，以便得出一個最終的答案。

層級后處理：使用層級后處理來通過整合三個級別的分數(shù)對候選答案進行排序：

最后，三個級別的分數(shù)綜合考慮了答案生成過程中的每一個步驟，分別在條目、段落和答案級別評估候選答案的可靠性。通過計算這三個分數(shù)的乘積來整合它們的效果，作為排序候選答案的最終標準。模型輸出基于此標準得分最高的答案。

實驗

參考文獻

mR2AG: Multimodal Retrieval-Reflection-Augmented Generation for Knowledge-Based VQA，https://arxiv.org/pdf/2411.15041

本文轉(zhuǎn)載自公眾號大模型自然語言處理  作者：余俊暉

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