在人工智能快速发展的今天,如何让AI系统具备类似人类的多模态推理能力,一直是研究人员关注的重点。近日,来自加州大学洛杉矶分校、亚利桑那州立大学和Allen人工智能研究所的研究团队推出了一个突破性的数据集——ScienceQA,为这一领域的研究带来了新的机遇。
ScienceQA是一个包含约21,000个多模态多项选择科学问题的数据集。与以往的数据集相比,ScienceQA具有以下几个显著特点:
多模态性: 数据集中48.7%的问题包含图像上下文,48.2%包含文本上下文,30.8%同时包含图像和文本。这种多模态的设计更贴近真实世界的问题情境。
丰富的注释: 大多数问题都附有详细的讲解(83.9%)和解释(90.5%),为模型提供了丰富的学习资源。
广泛的主题覆盖: 数据集涵盖自然科学、语言科学和社会科学三大领域,包含26个主题、127个类别和379项技能,体现了极高的多样性。
思维链标注: 数据集首次在大规模多模态数据上提供了答案的思维链标注,为研究模型的推理过程提供了可能。
ScienceQA的推出为人工智能系统的多跳推理能力和可解释性研究提供了新的基准。研究人员可以利用这个数据集来:
研究团队基于ScienceQA数据集进行了一系列实验,其中最引人注目 的是使用GPT-3模型通过思维链(Chain-of-Thought, CoT)提示来生成答案、讲解和解释。
实验结果表明,使用CoT提示可以显著提高模型的表现:
更令人兴奋的是,当将解释作为输入提供给模型时,GPT-3的少样本表现提高了18.96%。这一发现表明,类似人类的解释对于模型的学习和推理至关重要。
自ScienceQA发布以来,它已经成为科学问答领域的重要基准数据集。众多研究团队基于ScienceQA开发了新的模型和方法,推动了该领域的快速发展。
根据ScienceQA官方网站的排行榜,目前表现最好的模型已经达到了96.18%的准确率,甚至超过了人类88.40%的表现。这些模型大多采用了大型语言模型结合多模态输入的方法,充分体现了ScienceQA在推动多模态AI研究方面的价值。
ScienceQA的出现为人工智能在科学问答和多模态推理领域的研究带来了新的机遇。它不仅提供了一个高质量的评估基准,还为研究人员探索AI系统的思维过程和可解释性提供了宝贵的资源。随着基于ScienceQA的研究不断深入,我们有理由相信,未来的AI系统将在科学推理和问答方面展现出更接近人类的能力。
对于有兴趣深入了解或使用ScienceQA数据集的研究者和开发者,可以访问ScienceQA的GitHub仓库获取更多信息和资源。让我们共同期待ScienceQA为人工智能的发展带来更多突破性的进展!
一键生成PPT和Word,让学习生活更轻松
讯飞智文是一个利用 AI 技术的项目,能够帮助用户生成 PPT 以及各类文档。无论是商业领域的市场分析报告、年度目标制定,还是学生群体的职业生涯规划、实习避坑指南,亦或是活动策划、旅游攻略等内容,它都能提供支持,帮助用户精准表达,轻松呈现各种信息。
深度推理能力全新升级,全面对标OpenAI o1
科大讯飞的星火大模型,支持语言理解、知识问答和文本创作等多功能,适用于多种文件和业务场景,提升办公和日常生活的效率。讯飞星火是一个提供丰富智能服务的平台,涵盖科技资讯、图像创作、写作辅助、编程解答、科研文献解读等功能,能为不同需求的用户提供便捷高效的帮助,助力用户轻松获取信息、解决问题,满足多样化使用场景。
一种基于大语言模型的高效单流解耦语音令牌文本到语音合成模型
Spark-TTS 是一个基于 PyTorch 的开源文本到语音合成项目,由多个知名机构联合参与。该项目提供了高效的 LLM(大语言模型)驱动的语音合成方案,支持语音克隆和语音创建功能,可通过命令行界面(CLI)和 Web UI 两种方式使用。用户可以根据需求调整语音的性别、音高、速度等参数,生成高质量的语音。该项目适用于多种场景,如有声读物制作、智能语音助手开发等。
字节跳动发布的AI编程神器IDE
Trae是一种自适应的集成开发环境(IDE),通过自动化和多元协作改变开发流程。利用Trae,团队能够更快速、精确地编写和部署代码,从而提高编程效率和项目交付速度。Trae具备上下文感知和代码自动完成功能,是提升开发效率的理想工具。