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本文介绍了MMQAKE，首个针对多模态多跳问答的知识编辑基准，评估中间推理步骤质量和视觉改写鲁棒性。研究提出Hybrid-DMKG混合推理框架，基于动态多模态知识图谱实现精准多跳推理，结合符号关系遍历和检索增强生成两条路径，并通过反思决策模块协调不同推理结果。实验表明该方法显著优于现有方法，为多模态知识编辑和复杂推理提供新解决方案。

文章摘要

本文介绍MMQAKE，这是首个专门针对多模态多跳问答的知识编辑基准。该基准不仅评估最终答案的准确性，还深度检验中间推理步骤的质量和对视觉改写输入的鲁棒性。研究提出Hybrid-DMKG混合推理框架，基于动态多模态知识图谱实现精准的多跳推理，在实验中显著优于现有方法。

原文pdf：https://t.zsxq.com/aummw

一、研究背景：知识编辑的新挑战

随着大语言模型（LLMs）的快速发展和广泛应用，知识编辑（Knowledge Editing, KE）已成为人工智能领域的关键研究方向。 传统的知识编辑主要关注文本模态，但在实际应用中，知识往往以多模态形式存在——既包含文本描述，也包含图像等视觉信息。

多模态知识编辑（Multimodal Knowledge Editing, MKE）正是在这一背景下应运而生，它将传统知识编辑扩展到同时涉及文本和视觉模态的场景。然而，现有的MKE基准存在三个关键性局限：

1.1 现有基准的三大局限性

第一，缺乏对中间推理步骤的准确评估。在多跳问答中，模型可能偶然产生正确的最终答案，但却依赖过时或错误的事实。例如，在图1所示的案例中，虽然人名从"Roy Bittan"修改为"Gustavo Santaolalla"，但现有基准仅评估最终答案"Buenos Aires"，而不检查推导过程中的推理步骤。这种仅关注终点的评估方式可能掩盖推理错误，从而限制了MKE性能评估的可靠性和可解释性。

第二，缺乏对视觉改写的鲁棒性评估。稳健的MKE方法应该在输入图像发生视觉修改时（例如从图像(1)到图像(2)）仍能产生一致的输出。然而，现有基准往往忽视这一方面，限制了模型的实际应用能力。

第三，仅评估最终答案的正确性。当前的MKE基准主要评估大型视觉-语言模型（LVLMs）生成的最终答案的正确性，而很少关注中间推理的质量和对视觉改写输入的鲁棒性。

二、MMQAKE基准：突破性的评估框架

为了解决上述局限性，研究团队提出了MMQAKE（Multimodal Multihop Question Answering with Knowledge Editing）基准。这是VLKEB基准的扩展版本，如图1所示。

2.1 MMQAKE的核心特征

MMQAKE具有以下创新特征：

1. 多跳推理链条：基准包含需要2到5个推理步骤的多跳问题，每个步骤都与推理链中的一个事实链接对齐。当多模态知识被更新时，模型需要正确传播修订后的信息，并生成反映更新事实的答案。

2. 细粒度的中间步骤评估：MMQAKE评估每个中间步骤的预测结果，实现对推理质量的精细化评估。这一设计使研究人员能够深入了解模型在每个推理阶段的表现。

3. 视觉改写鲁棒性测试：基准包含视觉改写的图像，用于测试模型对视觉变化的鲁棒性。这模拟了现实世界中知识必须通过复杂推理准确更新和反映的场景。

4. 别名考虑：遵循MQUAKE评估协议，MMQAKE考虑所有从Wikidata检索的真实答案的有效别名（例如，Buenos Aires和Buenos Ayres）。

2.2 数据集统计

根据表2的统计数据，MMQAKE数据集包含：

• 编辑数量

  ：1,278个编辑实例

• 多跳分布

  ：

• 2跳问题：1,278个
• 3跳问题：1,238个
• 4跳问题：1,193个
• 5跳问题：1,110个

• 子问题总数

  ：11,773个

• 平均别名数量

  ：9.49个

这些统计数据表明，MMQAKE是一个规模庞大、覆盖全面的基准测试集，能够充分评估模型在不同复杂度下的多跳推理能力。

2.3 与现有基准的比较

MMQAKE与现有基准（包括VLKEB和MQUAKE）的关键区别总结在表1中。 这些区别体现在评估维度、推理深度、模态处理和鲁棒性测试等多个方面，使MMQAKE成为更加全面和实用的评估工具。

三、Hybrid-DMKG：创新的混合推理框架

针对当前MKE方法在多跳问答中的可信度问题，研究团队提出了Hybrid-DMKG：一个基于动态多模态知识图谱（Dynamic Multimodal Knowledge Graph, DMKG）的混合推理框架。

3.1 动态多模态知识图谱（DMKG）

DMKG将知识表示为结构化的三元组（头实体，关系，尾实体），其中实体与相应的图像链接，并支持动态更新以适应不断演化的知识。这一框架丰富了语义连接，增强了大型视觉-语言模型中的推理能力。

DMKG的核心优势：

1. 结构化知识表示

   ：通过三元组形式清晰表达实体间的关系

2. 多模态融合

   ：实体与图像的深度绑定，实现视觉-文本的统一表示

3. 动态更新机制

   ：支持知识的持续维护和更新，适应知识演化

3.2 问题分解策略

受思维链（Chain-of-Thought）推理和多跳问题分解方法的启发，Hybrid-DMKG采用LLMs（无需微调）将多跳问题分解为一系列子问题。

分解过程示例：

原始问题：这张照片中的人物的出生国的首都是什么？

分解为子问题：

• SubQ1：照片中的音乐家是谁？
• SubQ2：这个人的出生国是哪里？
• SubQ3：该国家的首都是什么？

3.3 多模态检索模型

对于基于视觉的子问题，Hybrid-DMKG利用多模态检索模型，该模型联合编码子问题、候选实体及其从DMKG中关联的图像，目标是检索最相关的实体。

这种联合编码机制能够：

• 理解视觉内容与文本查询的语义关联
• 在知识图谱中定位更新后的事实
• 提高跨模态信息检索的准确性

3.4 混合推理模块

Hybrid-DMKG的答案推理采用混合推理模块，该模块通过两条并行路径在DMKG上运行：

路径1：关系链接预测

• 基于符号化的关系遍历
• 利用知识图谱的结构化特性
• 通过关系链进行逻辑推理

路径2：检索增强生成（RAG）与大型视觉-语言模型

• 结合检索到的多模态信息
• 利用LVLM的生成能力
• 处理复杂的语义理解任务

3.5 背景反思决策模块

Hybrid-DMKG的一个关键创新是背景反思决策模块，该模块整合来自两条推理路径的证据，选择最可信的答案。

这一模块的作用包括：

• 协调不同推理输出之间的差异
• 提升跨模态推理的准确性
• 生成更加稳健和可信的最终答案

通过这种设计，Hybrid-DMKG有效地融合了传统符号推理的可解释性和深度学习模型的语义理解能力。

四、实验结果与性能分析

4.1 现有方法的表现

使用MMQAKE基准，研究团队评估了几种代表性的MKE方法，以评估它们在复杂推理场景中的有效性。实验结果表明，许多现有方法在多跳和跨模态挑战面前表现不佳。

主要发现：

1. 多跳推理困难

   ：大多数现有方法难以在2-5跳的推理链中保持一致性

2. 跨模态理解局限

   ：在处理同时涉及文本和视觉信息的问题时表现欠佳

3. 知识更新传播不足

   ：更新后的知识难以有效传播到所有相关推理步骤

这些发现揭示了当前MKE方法在实际应用中的局限性，凸显了开发更强大方法的必要性。

4.2 Hybrid-DMKG的卓越性能

在MMQAKE基准上的广泛实验表明，Hybrid-DMKG方法显著优于现有基线方法，展现出更高的准确性和对知识更新的改进鲁棒性。

性能优势体现在：

1. 更高的最终答案准确率

   ：在所有跳数级别上都实现了显著提升

2. 中间推理步骤的准确性

   ：每个推理步骤都保持高质量

3. 视觉改写鲁棒性

   ：对图像变化表现出强大的适应能力

4. 知识更新的有效性

   ：更新的知识能够准确反映在推理过程中

这些结果充分验证了Hybrid-DMKG框架设计的合理性和有效性，为多模态知识编辑和多跳推理提供了新的解决方案。

五、研究意义与贡献

5.1 学术贡献

本研究的主要学术贡献包括：

1. 首个多模态多跳知识编辑基准
MMQAKE扩展了现有的MKE任务，挑战模型在2-5跳事实链上进行跨文本和视觉模态的推理。此外，它评估多跳问题中对视觉改写的鲁棒性，模拟真实世界场景，其中知识必须通过复杂推理准确更新和反映。

2. 创新的混合推理框架
提出基于动态多模态知识图谱的Hybrid-DMKG逐步推理框架，该框架持续维护和更新结构化的多模态知识。通过整合互补的推理策略、符号关系遍历和LVLM中的检索增强生成，该框架增强了多跳推理的准确性。

3. 反思决策机制
提出的反思决策模块有效协调不同的推理输出，产生更加稳健和可信的答案。这一机制为解决多路径推理中的冲突提供了新思路。

5.2 实践价值

对于企业和科研机构而言，本研究具有重要的实践意义：

应用场景：

• 智能问答系统

  ：提升企业知识库的多跳查询能力

• 信息检索

  ：改进跨模态信息检索系统的准确性

• 知识管理

  ：支持动态知识更新和维护

• 决策支持

  ：为复杂决策提供可靠的推理依据

技术优势：

• 更准确的跨模态理解
• 更强的知识更新适应能力
• 更可靠的多跳推理结果
• 更好的系统鲁棒性

六、未来研究方向

研究团队规划了多个未来研究方向，以进一步扩展和完善MMQAKE：

6.1 时序和事件信息整合

计划扩展MMQAKE以支持动态知识更新，通过整合时序和基于事件的信息。这将使系统能够：

• 跟踪知识随时间的演化
• 理解事件之间的因果关系
• 处理时间敏感的查询

6.2 开放式问题支持

目标是解决事实性问答之外的开放式问题。这包括：

• 意见性问题的处理
• 创造性问题的回答
• 更复杂的推理任务

6.3 端到端多跳推理

探索不依赖预定义子问题的端到端多跳推理方法。这将：

• 提高系统的自主性
• 减少人工干预
• 增强模型的泛化能力

七、结论

本文介绍了MMQAKE，这是首个多模态多跳知识编辑问答基准，扩展了现有的多模态知识编辑基准。MMQAKE包含需要在文本和视觉模态中进行2-5个推理步骤的问题，以及在每个推理阶段检查事实一致性的评估协议。

为应对这一任务，研究提出了Hybrid-DMKG，这是一个基于动态多模态知识图谱的混合推理框架，支持持续的知识更新。Hybrid-DMKG结合传统的基于关系的预测与使用LVLM的RAG，产生并行答案。反思决策模块用于增强跨模态推理并协调不同的推理结果。

广泛的实验表明，该方法在MMQAKE基准上显著优于现有方法，为多模态知识编辑和复杂推理任务提供了强有力的解决方案。

​最后

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