Perché il Ragionamento è Importante? Una Rassegna sui Progressi nel Ragionamento Multimodale (v1)

Why Reasoning Matters? A Survey of Advancements in Multimodal Reasoning (v1)

April 4, 2025

Autori: Jing Bi, Susan Liang, Xiaofei Zhou, Pinxin Liu, Junjia Guo, Yunlong Tang, Luchuan Song, Chao Huang, Guangyu Sun, Jinxi He, Jiarui Wu, Shu Yang, Daoan Zhang, Chen Chen, Lianggong Bruce Wen, Zhang Liu, Jiebo Luo, Chenliang Xu

cs.AI

Abstract

Il ragionamento è centrale per l'intelligenza umana, consentendo una risoluzione strutturata dei problemi in compiti diversi. I recenti progressi nei grandi modelli linguistici (LLM) hanno notevolmente migliorato le loro capacità di ragionamento nei domini aritmetici, del senso comune e simbolici. Tuttavia, estendere efficacemente queste capacità in contesti multimodali, dove i modelli devono integrare sia input visivi che testuali, rimane una sfida significativa. Il ragionamento multimodale introduce complessità, come la gestione di informazioni conflittuali tra le modalità, che richiedono ai modelli di adottare strategie interpretative avanzate. Affrontare queste sfide implica non solo algoritmi sofisticati, ma anche metodologie robuste per valutare l'accuratezza e la coerenza del ragionamento. Questo articolo offre una panoramica concisa ma approfondita delle tecniche di ragionamento nei LLM sia testuali che multimodali. Attraverso un confronto accurato e aggiornato, formuliamo chiaramente le principali sfide e opportunità del ragionamento, evidenziando metodi pratici per l'ottimizzazione post-addestramento e l'inferenza al momento del test. Il nostro lavoro fornisce intuizioni e indicazioni preziose, colmando il divario tra framework teorici e implementazioni pratiche, e traccia direzioni chiare per la ricerca futura.

English

Reasoning is central to human intelligence, enabling structured problem-solving across diverse tasks. Recent advances in large language models (LLMs) have greatly enhanced their reasoning abilities in arithmetic, commonsense, and symbolic domains. However, effectively extending these capabilities into multimodal contexts-where models must integrate both visual and textual inputs-continues to be a significant challenge. Multimodal reasoning introduces complexities, such as handling conflicting information across modalities, which require models to adopt advanced interpretative strategies. Addressing these challenges involves not only sophisticated algorithms but also robust methodologies for evaluating reasoning accuracy and coherence. This paper offers a concise yet insightful overview of reasoning techniques in both textual and multimodal LLMs. Through a thorough and up-to-date comparison, we clearly formulate core reasoning challenges and opportunities, highlighting practical methods for post-training optimization and test-time inference. Our work provides valuable insights and guidance, bridging theoretical frameworks and practical implementations, and sets clear directions for future research.