Combining Large Language Models (LLMs) with external specialized tools (LLMs+tools) is a recent paradigm to solve multimodal tasks such as Visual Question Answering (VQA). While this approach was demonstrated to work well when optimized and evaluated for each individual benchmark, in practice it is crucial for the next generation of real-world AI systems to handle a broad range of multimodal problems. Therefore we pose the VQA problem from a unified perspective and evaluate a single system on a varied suite of VQA tasks including counting, spatial reasoning, OCR-based reasoning, visual pointing, external knowledge, and more. In this setting, we demonstrate that naively applying the LLM+tools approach using the combined set of all tools leads to poor results. This motivates us to introduce HAMMR: HierArchical MultiModal React. We start from a multimodal ReAct-based system and make it hierarchical by enabling our HAMMR agents to call upon other specialized agents. This enhances the compositionality of the LLM+tools approach, which we show to be critical for obtaining high accuracy on generic VQA. Concretely, on our generic VQA suite, HAMMR outperforms the naive LLM+tools approach by 19.5%. Additionally, HAMMR achieves state-of-the-art results on this task, outperforming the generic standalone PaLI-X VQA model by 5.0%.


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视觉问答(Visual Question Answering,VQA),是一种涉及计算机视觉和自然语言处理的学习任务。这一任务的定义如下: A VQA system takes as input an image and a free-form, open-ended, natural-language question about the image and produces a natural-language answer as the output[1]。 翻译为中文:一个VQA系统以一张图片和一个关于这张图片形式自由、开放式的自然语言问题作为输入,以生成一条自然语言答案作为输出。简单来说,VQA就是给定的图片进行问答。

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