首個標註詳細解釋的多模態科學問答資料集，深度學習模型推理有了思考鏈

在回答複雜的問題時，人類可以理解不同模態的訊息，並形成一個完整的思維鏈（Chain of Thought, CoT）。深度學習模型是否可以打開「黑盒子」，對其推理過程提供一個思考鏈呢？近日，UCLA 和艾倫人工智慧研究院（AI2）提出了首個標註詳細解釋的多模態科學問答資料集 ScienceQA，用於測試模型的多模態推理能力。在 ScienceQA 任務中，作者提出 GPT-3 (CoT) 模型，即在 GPT-3 模型中引入基於思考鏈的提示學習，從而使得模型能在產生答案的同時，產生相應的推理解釋。 GPT-3 (CoT) 在 ScienceQA 上實現了 75.17% 的準確率；並且人類評估表明，其可以產生較高品質的解釋。

像人類一樣有效地學習並完成複雜的任務是人工智慧追求的長遠目標之一。人類在決策過程中可以遵循一個完整的思考鏈（CoT）推理過程，從而對給出的答案做出合理的解釋。

然而，現有的機器學習模型大多依賴大量的輸入 - 輸出樣本訓練來完成具體的任務。這些黑箱模型往往直接產生最終的答案，而沒有揭示具體的推理過程。

科學問答任務（Science Question Answering）可以很好地診斷人工智慧模型是否具有多步驟推理能力和可解釋性。為了回答科學問題，一個模型不僅需要理解多模態內容，還需要提取外部知識以得出正確答案。同時，一個可靠的模型也應該給出揭示其推理過程的解釋。然而，目前的科學問答資料集大多缺乏對答案的詳細解釋，或是局限於文字模態。

因此，作者收集了全新的科學問答資料集 ScienceQA，它包含了 21,208 道來自中小學科學課程的問答多選題。一道典型的問題包含多模態的背景（context）、正確的選項、通用的背景知識（lecture）以及具體的解釋（explanation）。

#ScienceQA 資料集的範例。

要回答上圖所示的例子，我們首先要回憶關於力的定義：「A force is a push or a pull that ... The direction of a push is ... The direction of a pull is ... ”，然後形成一個多步驟的推理過程：“The baby's hand applies a force to the cabinet door. → This force causes the door to open. → The direction of this force is toward the baby's hand. 」，最終得到正確答案：「This force is a pull. 」。

在 ScienceQA 任務中，模型需要在預測答案的同時輸出詳細地解釋。在本文中，作者利用大規模語言模型生成背景知識和解釋，作為一種思維鏈（CoT）來模仿人類具有的多步驟推理能力。

實驗表明，目前的多模態問答方法在 ScienceQA 任務中不能取得很好的表現。相反，透過基於思維鏈的提示學習，GPT-3 模型能在ScienceQA 資料集上取得75.17% 的準確率，同時可以產生品質較高的解釋#：根據人類評估，其中65.2% 的解釋相關、正確且完整。思維鏈也可以幫助 UnifiedQA 模型在 ScienceQA 資料集上取得 3.99% 的提升。

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• 論文連結：https://arxiv.org/abs/2209.09513
• 程式碼連結：https:/ /github.com/lupantech/ScienceQA
• #專案首頁：https://scienceqa.github.io/
• #資料視覺化：https://scienceqa.github.io/explore.html
• Leaderboard：https://scienceqa.github .io/leaderboard.html

1、ScienceQA 資料集

資料集統計量

ScienceQA 的主要統計資料如下所示。

ScienceQA 資料集的主要資訊

ScienceQA 包含  21208 一個例子， 其中有 #9122 個不同的問題（question）。 10332 道（48.7%）有視覺背景信息，10220 道（48.2%）有文本背景信息，6532 道（30.8%）有視覺 文本的背景信息。絕大部分問題標註有詳細的解釋：83.9% 的問題有背景知識標註（lecture），而 90.5% 的問題有詳細的解答（explanation）。

#ScienceQA 資料集中問題與背景分佈。

資料集主題分佈

#不同於現有的資料集，ScienceQA 涵蓋自然科學、社會科學和語言學三大學科分支，包含26 個主題（topic）、127 個分類（category）和379 個知識技能（skill）。

#ScienceQA 的主題分佈。

資料集詞雲分佈

#如下圖的詞雲分佈所示， ScienceQA 中的問題具有豐富的語意多樣性。模型需要理解不同的問題表達、場景和背景知識。

ScienceQA 的詞雲分佈。

資料集比較

#ScienceQA 是第一個標註詳細解釋的多模態科學問答資料集。相較於現有的資料集，ScienceQA 的資料規模、題型多樣性、主題多樣性等多個維度體現了優勢。

#ScienceQA 資料集與其它科學問答資料集的比較。

2、模型與方法

Baselines

作者在ScienceQA 資料集了評估不同的基準方法，包括VQA 模型如Top-Down Attention、MCAN、BAN、DFAF、ViLT、Patch-TRM 和VisualBERT，大規模語言模型如UnifiedQA 和GPT- 3，以及random chance 和human performance。對於語言模型 UnifiedQA 和 GPT-3，背景圖片會被轉換成文字形式的註解（caption）。

GPT-3 (CoT)

#最近的研究工作表明，在給定合適的提示後， GPT-3 模型可以在不同的下游任務中表現出卓越的表現。為此，作者提出GPT-3 (CoT) 模型，在提示中加入思維鏈（CoT），使得模型在產生答案的同時，可以產生對應的背景知識和解釋。

具體的提示範本如下圖所示。其中 Ii 表示訓練例子，It 表示測試例子。訓練範例包含問題（Question）、選項（Options）、背景（Context）和答案（Answer）元素，其中答案由正確答案、背景知識（Lecture）和解釋（Explanation）組成。 GPT-3 (CoT) 會根據輸入的提示訊息，補全測試範例的預測答案、背景知識和解釋。

#GPT-3 (CoT) 所採用的提示範本。

3、實驗與分析

#實驗結果

不同的基準和方法在ScienceQA 測試集上的準確率結果如下表所示。目前最好的 VQA 模型之一的 VisualBERT 只能達到 61.87% 的準確率。 在訓練的過程引入 CoT 數據，UnifiedQA_BASE 模型可以實現 74.11% 的準確率。而 GPT-3 (CoT) 在 2 個訓練範例的提示下，實現了 75.17% 的準確率，高於其它基準模型。人類在 ScienceQA 資料集上表現優異，可以達到 88.40% 的整體準確率，並且在不同類別的問題上表現穩定。

#不同的方法在 ScienceQA 測試集上的結果。

產生解釋的評估

#作者用自動評估指標如BLEU-1、 BLEU-2、ROUGE-L 和Sentence Similarity 評估了不同方法產生的解釋。由於自動評估指標只能衡量預測結果和標註內容的相似性，因此作者進一步採用了人工評估的方法，來評估產生解釋的相關性、正確性和完整性。可以看到，GPT-3 (CoT) 產生的解釋中 65.2% 符合了 Gold 標準。

不同評估方法對產生解釋的結果。

不同的提示範本

作者比較了不同的提示模板對GPT-3 (CoT) 準確率的影響。可以看到在 QAM-ALE 的模板下，GPT-3 (CoT) 可以獲得最大的平均準確率和最小的變異數。另外，GPT-3 (CoT) 在 2 個訓練例子的提示下，表現最佳。

不同提示範本的結果比較。

模型上限

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為了探討GPT-3 (CoT) 模型的效能上限，作者把標註的背景知識和解釋加入模型的輸入（QCMLE*-A）#。我們可以看到 GPT-3 (CoT) 可以達到高達 94.13% 的準確率。這也提示了模型提升的一個可能方向：模型可以進行逐步推理，即先檢索到準確的背景知識和產生準確的解釋，然後把這些結果作為輸入。這個過程和人類解決複雜問題的過程很相似。

#GPT-3 (CoT) 模型的效能上限。

不同的ALE 位置

#作者進一步討論了  GPT-3 (CoT) 在產生預測時，不同的ALE 位置對結果的影響。在 ScienceQA 上的實驗結果表明，如果 GPT-3 (CoT) 先生成背景知識 L 或解釋 E，再產生答案 A，其預測準確率會大幅下降。其主要原因是背景知識 L 和解釋 E 有較多的詞語數量，如果先生成 LE，GPT-3 模型有可能用完最大詞數，或者提前停止生成文本，從而不能得到最終的答案 A。

不同的 LE 位置。

成功案例

#如下4 個範例中，GPT-3 (CoT) 不但能產生正確的答案，也能給出相關、正確且完整的解釋。這說明 GPT-3 (CoT) 在 ScienceQA 資料集上表現出較強的多步驟推理和解釋能力。

GPT-3 (CoT) 產生正確答案和解釋的範例。

失敗案例I

#在下面的三個例子中，GPT-3 (CoT) 雖然產生了正確的答案，但產生的解釋不相關、不正確或不完整

。這說明 GPT-3 (CoT) 對於產生邏輯一致的長序列還面臨較大的困難。

######GPT-3 (CoT) 能產生正確答案、但是產生的解釋不正確的範例。 ############

失敗案例II

在下面的四個範例中，GPT-3 (CoT) 不能產生正確的答案，也不能產生正確的解釋。其中的原因有：（1）目前的image captioning 模型還不能準確地描述示意圖、表格等圖片的語義訊息，如果用圖片註釋文字表示圖片，GPT-3 (CoT) 還不能很好地回答包含圖表背景的問題；（2）GPT-3 (CoT) 產生長序列時，容易出現前後不一致（inconsistent）或不連貫（incoherent）的問題；（3）GPT-3 (CoT) 還不能很好地回答需要特定領域知識的問題。

GPT-3 (CoT) 能產生錯誤答案和解釋的例子。

4、結論與展望

###作者提出了首個標註詳細解釋的多模態科學問答資料集 ScienceQA。 ScienceQA 包含 21208 道來自中小學科學學科的多選題，涵蓋三大科學領域和豐富的主題，大部分問題標註有詳細的背景知識和解釋。 ScienceQA 可以評估模型在多模態理解、多步驟推理和可解釋性方面的能力。作者在 ScienceQA 資料集上評估了不同的基準模型，並提出 GPT-3 (CoT) 模型在產生答案的同時，可以產生相應的背景知識和解釋。大量的實驗分析和案例分析對模型的改進提出了有利的啟發。 ######

以上是首個標註詳細解釋的多模態科學問答資料集，深度學習模型推理有了思考鏈的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！