多模态检索增强生成（mRAG）也有 o1 念念考推理那味儿了！九游会体育
阿里通义实验室新讨论推出自顺应权略的多模态检索智能体。
名叫OmniSearch，它能模拟东谈主类处分问题的念念维格局，将复杂问题稳当拆解进行智能检索权略。
平直看效力：
粗率上传一张图，盘问任何问题，OmniSearch 齐会进行一段"念念考过程"，不仅会将复杂问题拆解检索，并且会阐述现时检索松手和问题情境动态转换下一步检索战略。
比较传统 mRAG 受制于其静态的检索战略，这种策画不仅提高了检索效力，也显赫增强了模子生成内容的准确性。
为评估 OmniSearch，讨论团队构建了全新Dyn-VQA 数据集。
在一系列基准数据集上的实验中，OmniSearch 展现了显赫的性能上风。很是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 模范发达更为优异。
当今 OmniSearch 在魔搭社区还有 demo 可玩。
动态检索权略框架，摧毁传统 mRAG 局限
传统 mRAG 模范顺从固定的检索经过，典型的武艺如下：
输入升沉：吸收多模态输入（举例图像 + 文本问题），将图像升沉为式样性文本（举例通过 image caption 模子）。
单一模态检索：将问题或式样性文本算作检索查询，向常识库发送单一模态检索苦求（常常是文本检索）。
固定生成经过：将检索到的信息与原始问题运筹帷幄，交由 MLLM 生成谜底。
OmniSearch 旨在处分传统 mRAG 模范的以下痛点：
静态检索战略的局限：传统模范采纳固定的两步检索经过，无法阐述问题和检索内容动态转换检索旅途，导致信息得回效力低下。
检索查询过载：单一检索查询往往包含了多个查询意图，反而会引入无数无关信息，骚动模子的推理过程。
为克服上述局限，OmniSearch 引入了一种动态检索权略框架。
OmniSearch 的中枢架构包括：
权略智能体（Planning Agent）：认真对原始问题进行稳当拆解，阐述每个检索武艺的反映决定下一步的子问题及检索战略。
检索器（Retriever）：施行骨子的检索任务，撑执图像检索、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转头妥协答，具备高度的可推广性，不错与不同大小的多模态大言语模子集成。
迭代推理与检索（Iterative Reasoning and Retrieval）：通过递归式的检索与推理经过，稳当接近问题的最终谜底。
多模态特征的交互：有用处理文本、图像等多模态信息，纯真转换检索战略。
反映轮回机制（Feedback Loop）：在每一步检索和推理后，反念念现时的检索松手并决定下一步活动，以提高检索的精准度和有用性。
构建新数据集进行实验评估
为了更好地评估 OmniSearch 和其它 mRAG 模范的性能，讨论团队构建了全新的 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：这类问题的配景常识束缚更新，需要模子具备动态的再检索能力。举例，盘问某位明星的最新电影票房，谜底会跟着技艺的推移而发生变化。
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）中得回常识。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：问题需要多个推理武艺，条件模子在检索后进行多步推理。
这些类型的问题比较传统的 VQA 数据集需要更复杂的检索经过，更考查多模态检索模范对复杂检索的权略能力。
在 Dyn-VQA 数据集上的发达
谜底更新频率：关于谜底快速变化的问题，OmniSearch 的发达显赫优于 GPT-4V 运筹帷幄启发式 mRAG 模范，准确率擢升了近 88%。
多模态常识需求：OmniSearch 粗略有用地运筹帷幄图像和文本进行检索，其在需要稀奇视觉常识的复杂问题上的发达远超现存模子，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权略，粗略精准处分需要多步推理的问题，实验松手标明其在这类问题上的发达优于现时着手进的多模态模子，准确率擢升了约 35%。
在其它数据集上的发达
接近东谈主类级别发达：
OmniSearch 在大多数 VQA 任务上达到了接近东谈主类水平的发达。举例，在 VQAv2 和 A-OKVQA 数据聚积，OmniSearch 的准确率离别达到了 70.34 和 84.12，显赫高出了传统 mRAG 模范。
复杂问题处理能力：
在更具挑战性的 Dyn-VQA 数据集上，OmniSearch 通过多步检索战略显赫擢升了模子的发达，达到了 50.03 的 F1-Recall 评分，比较基于 GPT-4V 的传统两步检索模范擢升了近 14 分。
模块化能力与可推广性
OmniSearch 不错纯真集成不同领域和类型的多模态大言语模子（MLLM）算作子问题求解器。
不管是开源模子（如 Qwen-VL-Chat）还是闭源模子（如 GPT-4V），OmniSearch 齐能通过动态权略与这些模子联结完成复杂问题的处分。
它的模块化策画允许阐述任务需求聘任最稳妥的模子，以至在不同阶段调用不同大小的 MLLM，以在性能和计较本钱之间兑现纯真均衡。
底下是 OmniSearch 和不同模子配合的实验松手：
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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