論文の概要: Lost in Translation: When GPT-4V(ision) Can't See Eye to Eye with Text. A Vision-Language-Consistency Analysis of VLLMs and Beyond

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12520v1
• Date: Thu, 19 Oct 2023 06:45:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-20 16:37:08.943113
• Title: Lost in Translation: When GPT-4V(ision) Can't See Eye to Eye with Text. A Vision-Language-Consistency Analysis of VLLMs and Beyond
• Title（参考訳）: Lost in Translation: GPT-4V(ision)はテキストで視線を見ることができない。 VLLMのビジョン・ランゲージ・コンシステンシー解析
• Authors: Xiang Zhang, Senyu Li, Zijun Wu, Ning Shi
• Abstract要約: 視覚言語モデルが連続的・独立的に視覚と言語タスクを実行するかを検討する。 マルチモーダル設定において、異なるモーダル間の能力格差を定量化する体系的枠組みを導入する。 本稿では,視覚関連課題に挑戦するタスクのパフォーマンスを効果的に向上する手法である"Vision Description Prompting"を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.760124498553333
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in multimodal techniques open exciting possibilities for models excelling in diverse tasks involving text, audio, and image processing. Models like GPT-4V, blending computer vision and language modeling, excel in complex text and image tasks. Numerous prior research endeavors have diligently examined the performance of these Vision Large Language Models (VLLMs) across tasks like object detection, image captioning and others. However, these analyses often focus on evaluating the performance of each modality in isolation, lacking insights into their cross-modal interactions. Specifically, questions concerning whether these vision-language models execute vision and language tasks consistently or independently have remained unanswered. In this study, we draw inspiration from recent investigations into multilingualism and conduct a comprehensive analysis of model's cross-modal interactions. We introduce a systematic framework that quantifies the capability disparities between different modalities in the multi-modal setting and provide a set of datasets designed for these evaluations. Our findings reveal that models like GPT-4V tend to perform consistently modalities when the tasks are relatively simple. However, the trustworthiness of results derived from the vision modality diminishes as the tasks become more challenging. Expanding on our findings, we introduce "Vision Description Prompting," a method that effectively improves performance in challenging vision-related tasks.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル技術の最近の進歩は、テキスト、オーディオ、画像処理を含む様々なタスクに優れたモデルにエキサイティングな可能性を開く。 GPT-4V、コンピュータビジョンと言語モデリングを融合したモデルでは、複雑なテキストや画像タスクが優れている。 多くの先行研究が、オブジェクト検出、画像キャプションなどのタスクでこれらの視覚大言語モデル(VLLM)の性能を精力的に調査している。 しかしながら、これらの分析は、しばしばそれぞれのモダリティのパフォーマンスを独立して評価することに焦点を当て、その相互モダリティ相互作用に対する洞察を欠いている。 具体的には、これらの視覚言語モデルが連続的あるいは独立的に視覚と言語タスクを実行するかどうかに関する疑問は未解決のままである。 本研究では,近年の多言語主義研究からインスピレーションを得て,モデル間の相互作用を包括的に分析する。 マルチモーダル設定における異なるモーダル間の能力格差を定量化し,これらの評価のために設計されたデータセットセットを提供する。 その結果, GPT-4V のようなモデルでは, タスクが比較的単純である場合, 一定のモダリティが得られやすいことがわかった。 しかしながら、ビジョンモダリティに由来する結果の信頼性は、タスクがより困難になるにつれて低下する。 そこで本研究では,視覚関連課題におけるパフォーマンスを効果的に向上させる「視覚記述プロンプト」を提案する。

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