論文の概要: Gemini in Reasoning: Unveiling Commonsense in Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17661v1
• Date: Fri, 29 Dec 2023 15:57:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-02 09:20:54.482248
• Title: Gemini in Reasoning: Unveiling Commonsense in Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: Gemini in Reasoning: マルチモーダル大規模言語モデルにおける共通理解の展開
• Authors: Yuqing Wang, Yun Zhao
• Abstract要約: Googleは、マルチモーダル統合に特化した最先端のMLLMであるGeminiを発表した。 その進歩にもかかわらず、予備ベンチマークは、ジェミニが常識的推論タスクにおいてGPTモデルに遅れていることを示している。 本研究は,複雑な推論タスクにおけるジェミニのパフォーマンスを徹底的に評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.30980373935713
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The burgeoning interest in Multimodal Large Language Models (MLLMs), such as OpenAI's GPT-4V(ision), has significantly impacted both academic and industrial realms. These models enhance Large Language Models (LLMs) with advanced visual understanding capabilities, facilitating their application in a variety of multimodal tasks. Recently, Google introduced Gemini, a cutting-edge MLLM designed specifically for multimodal integration. Despite its advancements, preliminary benchmarks indicate that Gemini lags behind GPT models in commonsense reasoning tasks. However, this assessment, based on a limited dataset (i.e., HellaSWAG), does not fully capture Gemini's authentic commonsense reasoning potential. To address this gap, our study undertakes a thorough evaluation of Gemini's performance in complex reasoning tasks that necessitate the integration of commonsense knowledge across modalities. We carry out a comprehensive analysis of 12 commonsense reasoning datasets, ranging from general to domain-specific tasks. This includes 11 datasets focused solely on language, as well as one that incorporates multimodal elements. Our experiments across four LLMs and two MLLMs demonstrate Gemini's competitive commonsense reasoning capabilities. Additionally, we identify common challenges faced by current LLMs and MLLMs in addressing commonsense problems, underscoring the need for further advancements in enhancing the commonsense reasoning abilities of these models.
• Abstract（参考訳）: OpenAIのGPT-4V(ision)のようなMLLM(Multimodal Large Language Models)への関心は、学術界と産業界の両方に大きな影響を与えている。 これらのモデルは、高度な視覚的理解機能を備えたLarge Language Models (LLM)を強化し、様々なマルチモーダルタスクでアプリケーションを容易にする。 最近、Googleはマルチモーダル統合に特化した最先端のMLLMであるGeminiを発表した。 その進歩にもかかわらず、予備ベンチマークはgeminiが共通意味推論タスクにおいてgptモデルより遅れていることを示している。 しかしながら、この評価は限られたデータセット(すなわちhelaswag)に基づいており、geminiの真のコモンセンス推論ポテンシャルを完全には捉えていない。 このギャップに対処するため,本研究では,モダリティ間の共通認識知識の統合を必要とする複雑な推論タスクにおけるgeminiの性能を徹底的に評価する。 一般的なタスクからドメイン固有のタスクまで,12のコモンセンス推論データセットを包括的に分析した。 これには言語のみに焦点を当てた11のデータセットと、マルチモーダル要素を含むデータセットが含まれている。 4つのLLMと2つのMLLMにわたる実験は、ジェミニの競合するコモンセンス推論能力を示す。 さらに,既存のLLMやMLLMが抱えるコモンセンス問題に対処する上での共通課題を明らかにし,これらのモデルのコモンセンス推論能力のさらなる向上の必要性を強調した。

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