論文の概要: Multimodal Analysis Of Google Bard And GPT-Vision: Experiments In Visual Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16705v2
• Date: Sat, 14 Oct 2023 19:53:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-18 20:17:46.763389
• Title: Multimodal Analysis Of Google Bard And GPT-Vision: Experiments In Visual Reasoning
• Title（参考訳）: Google BardとGPT-Visionのマルチモーダル分析:ビジュアル推論実験
• Authors: David Noever and Samantha Elizabeth Miller Noever
• Abstract要約: 我々は、Google BardとGPT-Visionを、"Visual situational Reasoning"や"Next Scene Prediction"といったカテゴリにまたがる64の視覚タスクに適用する。 本研究の結果は,視覚言語モデルの限界を浮き彫りにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Addressing the gap in understanding visual comprehension in Large Language Models (LLMs), we designed a challenge-response study, subjecting Google Bard and GPT-Vision to 64 visual tasks, spanning categories like "Visual Situational Reasoning" and "Next Scene Prediction." Previous models, such as GPT4, leaned heavily on optical character recognition tools like Tesseract, whereas Bard and GPT-Vision, akin to Google Lens and Visual API, employ deep learning techniques for visual text recognition. However, our findings spotlight both vision-language model's limitations: while proficient in solving visual CAPTCHAs that stump ChatGPT alone, it falters in recreating visual elements like ASCII art or analyzing Tic Tac Toe grids, suggesting an over-reliance on educated visual guesses. The prediction problem based on visual inputs appears particularly challenging with no common-sense guesses for next-scene forecasting based on current "next-token" multimodal models. This study provides experimental insights into the current capacities and areas for improvement in multimodal LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) における視覚的理解のギャップに対処するため,我々は,Google Bard と GPT-Vision を 64 の視覚タスクに従属させる挑戦応答型研究を設計した。 GPT4のような以前のモデルはTesseractのような光学的文字認識ツールに大きく依存していたが、BardやGPT-VisionはGoogle LensやVisual APIと同様、ビジュアルテキスト認識にディープラーニング技術を採用している。 視覚的CAPTCHAの解法はChatGPTだけに精通しているが、ASCIIアートのような視覚的要素を再現したり、Tic Tac Toeグリッドを解析したりすることで、教育された視覚的推測への過度な依存を示唆している。 ビジュアル入力に基づく予測問題は、現在の"next-token"マルチモーダルモデルに基づく次のシーン予測の常識的な推測がなければ、特に困難に思える。 本研究は,マルチモーダルLLMの現在の容量と改善領域に関する実験的知見を提供する。

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