論文の概要: GPT-4V(ision) as a Generalist Evaluator for Vision-Language Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01361v1
• Date: Thu, 2 Nov 2023 16:11:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-03 12:46:22.527560
• Title: GPT-4V(ision) as a Generalist Evaluator for Vision-Language Tasks
• Title（参考訳）: GPT-4V(ision)による視覚言語タスクの一般評価
• Authors: Xinlu Zhang, Yujie Lu, Weizhi Wang, An Yan, Jun Yan, Lianke Qin, Heng Wang, Xifeng Yan, William Yang Wang, Linda Ruth Petzold
• Abstract要約: 我々は,GPT-4Vの性能評価,基本画像からテキストへの合成,高レベル画像から画像への変換,複数画像からテキストへのアライメントといったタスクに対処する能力を検証する。 特に、GPT-4Vは、様々なタスクや評価方法にまたがって人間と有望な合意を示し、マルチモーダルLCMを評価対象として持つ可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.98062518872999
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatically evaluating vision-language tasks is challenging, especially when it comes to reflecting human judgments due to limitations in accounting for fine-grained details. Although GPT-4V has shown promising results in various multi-modal tasks, leveraging GPT-4V as a generalist evaluator for these tasks has not yet been systematically explored. We comprehensively validate GPT-4V's capabilities for evaluation purposes, addressing tasks ranging from foundational image-to-text and text-to-image synthesis to high-level image-to-image translations and multi-images to text alignment. We employ two evaluation methods, single-answer grading and pairwise comparison, using GPT-4V. Notably, GPT-4V shows promising agreement with humans across various tasks and evaluation methods, demonstrating immense potential for multi-modal LLMs as evaluators. Despite limitations like restricted visual clarity grading and real-world complex reasoning, its ability to provide human-aligned scores enriched with detailed explanations is promising for universal automatic evaluator.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語タスクを自動評価することは、特に細かな詳細を考慮に入れた制限のために人間の判断を反映する場合には困難である。 GPT-4Vは様々なマルチモーダルタスクにおいて有望な結果を示しているが、GPT-4Vを汎用的評価器として活用することは、まだ体系的に研究されていない。 我々は,GPT-4Vの基本的な画像-テキスト合成やテキスト-画像合成,高レベル画像-画像変換,複数画像のテキストアライメントといったタスクに対処し,評価目的の能力を総合的に検証する。 GPT-4Vを用いた2つの評価手法(シングル・アンサー・グレーディングとペアワイズ比較)を用いる。 特に、GPT-4Vは、様々なタスクや評価方法を通じて人間と有望な合意を示し、マルチモーダルLCMを評価対象として持つ可能性を示している。 視覚的明瞭度の制限や実世界の複雑な推論といった制限にもかかわらず、詳細な説明に富んだ人間によるスコアを提供する能力は、普遍的な自動評価にとって有望である。

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