論文の概要: How Easy is It to Fool Your Multimodal LLMs? An Empirical Analysis on Deceptive Prompts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13220v2
• Date: Tue, 23 Jul 2024 07:02:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 23:03:22.917535
• Title: How Easy is It to Fool Your Multimodal LLMs? An Empirical Analysis on Deceptive Prompts
• Title（参考訳）: マルチモーダルなLLMはどんなに簡単か? 知覚プロンプトの実証分析
• Authors: Yusu Qian, Haotian Zhang, Yinfei Yang, Zhe Gan,
• Abstract要約: 提案するMAD-Benchは,既存のオブジェクト,オブジェクト数,空間関係などの5つのカテゴリに分割した1000の試験サンプルを含むベンチマークである。 我々は,GPT-4v,Reka,Gemini-Proから,LLaVA-NeXTやMiniCPM-Llama3といったオープンソースモデルに至るまで,一般的なMLLMを包括的に分析する。 GPT-4oはMAD-Bench上で82.82%の精度を達成するが、実験中の他のモデルの精度は9%から50%である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.07541591018305
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The remarkable advancements in Multimodal Large Language Models (MLLMs) have not rendered them immune to challenges, particularly in the context of handling deceptive information in prompts, thus producing hallucinated responses under such conditions. To quantitatively assess this vulnerability, we present MAD-Bench, a carefully curated benchmark that contains 1000 test samples divided into 5 categories, such as non-existent objects, count of objects, and spatial relationship. We provide a comprehensive analysis of popular MLLMs, ranging from GPT-4v, Reka, Gemini-Pro, to open-sourced models, such as LLaVA-NeXT and MiniCPM-Llama3. Empirically, we observe significant performance gaps between GPT-4o and other models; and previous robust instruction-tuned models are not effective on this new benchmark. While GPT-4o achieves 82.82% accuracy on MAD-Bench, the accuracy of any other model in our experiments ranges from 9% to 50%. We further propose a remedy that adds an additional paragraph to the deceptive prompts to encourage models to think twice before answering the question. Surprisingly, this simple method can even double the accuracy; however, the absolute numbers are still too low to be satisfactory. We hope MAD-Bench can serve as a valuable benchmark to stimulate further research to enhance model resilience against deceptive prompts.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)の顕著な進歩は、特にインプロンプトにおける偽情報処理の文脈において、これらの条件下での幻覚応答を生じさせていない。 この脆弱性を定量的に評価するためにMAD-Benchを提案する。MAD-Benchは、1000個のテストサンプルを、既存のオブジェクト、オブジェクト数、空間関係などの5つのカテゴリに分割した、慎重に計算されたベンチマークである。 我々は,GPT-4v,Reka,Gemini-Proから,LLaVA-NeXTやMiniCPM-Llama3といったオープンソースモデルに至るまで,一般的なMLLMを包括的に分析する。 実験により, GPT-4o と他のモデルの間には大きな性能差がみられ, 従来の頑健な命令調整モデルでは新しいベンチマークでは効果が得られなかった。 GPT-4oはMAD-Bench上で82.82%の精度を達成するが、実験中の他のモデルの精度は9%から50%である。 さらに, モデルに対して, 質問に答える前に, モデルが2回考えるように促すような偽りのプロンプトに, 追加の段落を付加する治療法を提案する。 驚くべきことに、この単純な方法は精度を2倍にすることさえできるが、絶対値はまだ低すぎて満足できない。 MAD-Benchは、偽のプロンプトに対するモデルレジリエンスを高めるために、さらなる研究を促進する貴重なベンチマークとして機能することを願っている。

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