論文の概要: Selective "Selective Prediction": Reducing Unnecessary Abstention in Vision-Language Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15610v1
• Date: Fri, 23 Feb 2024 21:16:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 17:50:58.471081
• Title: Selective "Selective Prediction": Reducing Unnecessary Abstention in Vision-Language Reasoning
• Title（参考訳）: 選択的「選択予測」:視覚言語推論における不要な回避
• Authors: Tejas Srinivasan, Jack Hessel, Tanmay Gupta, Bill Yuchen Lin, Yejin Choi, Jesse Thomason, Khyathi Raghavi Chandu
• Abstract要約: 本稿では、予測精度を低下させることなく、選択的な視覚言語システムの過剰保持を低減するための推論時アルゴリズムReCoVERRを紹介する。 ReCoVERRは,システム精度を低下させることなく,バニラ選択予測よりも,A-OKVQAタスクに対して最大20%の質問に回答できる,BLIP2とInstructBLIPの2つのVLMを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.74118923797243
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Prior work on selective prediction minimizes incorrect predictions from vision-language models (VLMs) by allowing them to abstain from answering when uncertain. However, when deploying a vision-language system with low tolerance for inaccurate predictions, selective prediction may be over-cautious and abstain too frequently, even on many correct predictions. We introduce ReCoVERR, an inference-time algorithm to reduce the over-abstention of a selective vision-language system without decreasing prediction accuracy. When the VLM makes a low-confidence prediction, instead of abstaining ReCoVERR tries to find relevant clues in the image that provide additional evidence for the prediction. ReCoVERR uses an LLM to pose related questions to the VLM, collects high-confidence evidences, and if enough evidence confirms the prediction the system makes a prediction instead of abstaining. ReCoVERR enables two VLMs, BLIP2 and InstructBLIP, to answer up to 20% more questions on the A-OKVQA task than vanilla selective prediction without decreasing system accuracy, thus improving overall system reliability.
• Abstract（参考訳）: 選択予測に関する先行研究は、不確実な解答を許容することにより、視覚言語モデル(VLM)からの誤予測を最小限に抑える。 しかし、不正確な予測に対する耐性が低い視覚言語システムを展開する場合、選択的予測は過度に注意され、多くの正しい予測に対しても頻繁に無視される可能性がある。 予測精度を低下させることなく、選択的視覚言語システムの過剰吸収を低減する推論時間アルゴリズムであるrecoverrを提案する。 VLMが低信頼の予測を行う場合、ReCoVERRを控える代わりに、予測のための追加の証拠を提供する画像に関連した手がかりを見つけようとする。 ReCoVERR は LLM を用いて VLM に関連する質問を提起し、高信頼の証拠を収集し、もし十分な証拠があれば、システムが棄権する代わりに予測を行う。 ReCoVERRは、2つのVLM(BLIP2とInstructBLIP)をシステム精度を低下させることなく、バニラ選択予測よりも最大20%多くのA-OKVQAタスクに答えることができる。

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