論文の概要: Debiasing Multimodal Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05262v2
- Date: Wed, 27 Mar 2024 09:43:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-28 21:44:21.052215
- Title: Debiasing Multimodal Large Language Models
- Title（参考訳）: マルチモーダル大言語モデルのデバイアス化
- Authors: Yi-Fan Zhang, Weichen Yu, Qingsong Wen, Xue Wang, Zhang Zhang, Liang Wang, Rong Jin, Tieniu Tan,
- Abstract要約: LVLM(Large Vision-Language Models)は、コンピュータビジョンや自然言語処理において欠かせないツールとなっている。
本研究は,入力画像に先行するLarge Language Models (LLM) の影響を主に受け,生成したコンテンツに有意なバイアスが生じることを示す。
これらのバイアスを是正し、視覚情報に対するモデルの焦点をリダイレクトするために、我々は2つの単純で訓練のない戦略を導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.6896704217147
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the realms of computer vision and natural language processing, Large Vision-Language Models (LVLMs) have become indispensable tools, proficient in generating textual descriptions based on visual inputs. Despite their advancements, our investigation reveals a noteworthy bias in the generated content, where the output is primarily influenced by the underlying Large Language Models (LLMs) prior rather than the input image. Our empirical experiments underscore the persistence of this bias, as LVLMs often provide confident answers even in the absence of relevant images or given incongruent visual input. To rectify these biases and redirect the model's focus toward vision information, we introduce two simple, training-free strategies. Firstly, for tasks such as classification or multi-choice question-answering (QA), we propose a ``calibration'' step through affine transformation to adjust the output distribution. This ``Post-Hoc debias'' approach ensures uniform scores for each answer when the image is absent, serving as an effective regularization technique to alleviate the influence of LLM priors. For more intricate open-ended generation tasks, we extend this method to ``Debias sampling'', drawing inspirations from contrastive decoding methods. Furthermore, our investigation sheds light on the instability of LVLMs across various decoding configurations. Through systematic exploration of different settings, we significantly enhance performance, surpassing reported results and raising concerns about the fairness of existing evaluations. Comprehensive experiments substantiate the effectiveness of our proposed strategies in mitigating biases. These strategies not only prove beneficial in minimizing hallucinations but also contribute to the generation of more helpful and precise illustrations.
- Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンと自然言語処理の分野では、LVLM(Large Vision-Language Models)が欠かせないツールとなり、視覚入力に基づくテキスト記述の生成に長けている。
それらの進歩にもかかわらず,本研究は,入力画像よりも基礎となるLarge Language Models (LLM) の影響を主に受け,生成コンテンツに顕著なバイアスを生じさせる。
LVLMは、関連画像の欠如や、不連続な視覚入力であっても、自信ある回答を提供することが多いため、我々の経験的実験は、このバイアスの持続性を強調している。
これらのバイアスを是正し、視覚情報に対するモデルの焦点をリダイレクトするために、我々は2つの単純で訓練のない戦略を導入する。
まず、分類や複数選択質問応答(QA)といったタスクに対して、アフィン変換による「校正」ステップを提案し、出力分布の調整を行う。
この `post-Hoc debias' アプローチは、画像が存在しないときに各回答に対して一様スコアを保証し、LLM の先行の影響を軽減する効果的な正規化手法として機能する。
より複雑なオープンエンド生成タスクに対しては、このメソッドを `Debias sample'' に拡張し、対照的な復号法からインスピレーションを引き出す。
さらに,本研究では,様々な復号化構成におけるLVLMの不安定性について検討した。
異なる設定の体系的な探索を通じて、我々は性能を著しく向上させ、報告結果を超越し、既存の評価の公平性に対する懸念を提起する。
包括的実験は、バイアス軽減のための提案された戦略の有効性を裏付けるものである。
これらの戦略は幻覚の最小化に有益であるだけでなく、より有用で正確な図面の生成にも寄与している。
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