論文の概要: MLLM-as-a-Judge: Assessing Multimodal LLM-as-a-Judge with Vision-Language Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04788v2
• Date: Thu, 6 Jun 2024 13:38:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 23:40:31.375425
• Title: MLLM-as-a-Judge: Assessing Multimodal LLM-as-a-Judge with Vision-Language Benchmark
• Title（参考訳）: MLLM-as-a-Judge:ビジョンランゲージベンチマークによるマルチモーダルLCM-as-a-Judgeの評価
• Authors: Dongping Chen, Ruoxi Chen, Shilin Zhang, Yinuo Liu, Yaochen Wang, Huichi Zhou, Qihui Zhang, Pan Zhou, Yao Wan, Lichao Sun,
• Abstract要約: 本稿では,MLLM-as-a-Judgeと呼ばれる新しいベンチマークを導入し,多様なモダリティにまたがる審査員を支援するMLLMの能力を評価する。 本研究は, MLLMがPair Comparisonにおいて顕著な人間ライクな識別を示す一方で, Scoring EvaluationとBatch Rankingにおいて, 人間の嗜好とは大きく異なることを明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.68821233828375
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multimodal Large Language Models (MLLMs) have gained significant attention recently, showing remarkable potential in artificial general intelligence. However, assessing the utility of MLLMs presents considerable challenges, primarily due to the absence of multimodal benchmarks that align with human preferences. Drawing inspiration from the concept of LLM-as-a-Judge within LLMs, this paper introduces a novel benchmark, termed MLLM-as-a-Judge, to assess the ability of MLLMs in assisting judges across diverse modalities, encompassing three distinct tasks: Scoring Evaluation, Pair Comparison, and Batch Ranking. Our study reveals that, while MLLMs demonstrate remarkable human-like discernment in Pair Comparison, there is a significant divergence from human preferences in Scoring Evaluation and Batch Ranking. Furthermore, a closer examination reveals persistent challenges in the judgment capacities of LLMs, including diverse biases, hallucinatory responses, and inconsistencies in judgment, even in advanced models such as GPT-4V. These findings emphasize the pressing need for enhancements and further research efforts to be undertaken before regarding MLLMs as fully reliable evaluators. In light of this, we advocate for additional efforts dedicated to supporting the continuous development within the domain of MLLM functioning as judges. The code and dataset are publicly available at our project homepage: \url{https://mllm-judge.github.io/}.
• Abstract（参考訳）: 近年,MLLM (Multimodal Large Language Models) が注目されている。 しかし、MLLMの実用性を評価することは、主に人間の嗜好に合わせたマルチモーダルベンチマークが欠如していることから、かなりの課題を呈している。 本稿では, LLM における LLM-as-a-Judge の概念からインスピレーションを得て, MLLM-as-a-Judge と呼ばれる新しいベンチマークを導入する。 本研究は, MLLMがPair Comparisonにおいて顕著な人間ライクな識別を示す一方で, Scoring EvaluationとBatch Rankingにおいて, 人間の嗜好とは大きく異なることを明らかにした。 さらに, GPT-4Vのような先進モデルにおいても, 多様なバイアス, 幻覚応答, 判断の不整合など, LLMの判定能力の持続的な課題が明らかにされている。 これらの知見は,MLLMを信頼性の高い評価器として扱う前に実施すべき強化の必要性とさらなる研究努力を強調した。 これを踏まえ、審査員として機能するMLLMの領域内での継続的な開発を支援するための追加的な取り組みを提唱する。 コードとデータセットはプロジェクトのホームページで公開されています: \url{https://mllm-judge.github.io/}。

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