An Empirical Study of GPT-3 for Few-Shot Knowledge-Based VQA

本文是LLM系列文章，针对《An Empirical Study of GPT-3 for Few-Shot Knowledge-Based VQA》的翻译。

摘要

基于知识的视觉问答（VQA）涉及回答需要图像中不存在的外部知识的问题。现有的方法首先从外部资源中检索知识，然后对所选知识、输入图像和问答预测进行推理。然而，这种两步走的方法可能会导致失配，从而潜在地限制VQA性能。例如，检索到的知识可能是嘈杂的，与问题无关，并且在推理过程中重新嵌入的知识特征可能偏离其在知识库（KB）中的原始含义。为了应对这一挑战，我们提出了PICa，这是一种简单而有效的方法，通过使用图像字幕来提示GPT3，用于基于知识的VQA。受GPT-3在知识检索和问答方面的能力的启发，我们不再像以前的工作那样使用结构化知识库，而是将GPT-3视为一种隐式和非结构化知识库来联合获取和处理相关知识。具体来说，我们首先将图像转换为GPT-3能够理解的字幕（或标签），然后通过提供几个上下文中的VQA示例，调整GPT-3以以多样本的方式解决VQA任务。我们通过仔细研究来进一步提高性能：（i）什么样的文本格式最能描述图像内容，以及（ii）如何更好地选择和使用上下文中的示例。PICa解锁了GPT-3在多模式任务中的首次使用。通过仅使用16个示例，PICa在OK-VQA数据集上以绝对值+8.6分的优势超过了监督的现有技术。我们还在VQAv2上对PICa进行了基准测试，其中PICa也表现出了不错的小样本性能。

引言

相关工作

方法

OK-VQA上的实验

VQAv2上的实验

结论

我们提出了PICa，这是一种使用GPT-3进行基于小样本的VQA的方法。PICa没有使用明确的结构化知识库来检索和推理外部知识，而是通过提示GPT-3来联合获取和处理相关知识。它继承了GPT-3强大的小样本能力，并以显著的优势超过了OK-VQA上的监督技术。分析表明，我们的方法隐含地获取了相关知识来回答问题。