論文の概要: Naming, Describing, and Quantifying Visual Objects in Humans and LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06935v3
• Date: Tue, 4 Jun 2024 09:49:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 12:28:47.818220
• Title: Naming, Describing, and Quantifying Visual Objects in Humans and LLMs
• Title（参考訳）: 人間とLLMにおける視覚オブジェクトの命名・記述・定量化
• Authors: Alberto Testoni, Juell Sprott, Sandro Pezzelle,
• Abstract要約: 視覚・言語大言語モデル(VLLM)を3つのカテゴリ(名詞・属性・量化子)で評価する。 我々は、VLLMsが人間の命名選好を世代毎に捉える能力について、様々な証拠を見出している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.59181673439492
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While human speakers use a variety of different expressions when describing the same object in an image, giving rise to a distribution of plausible labels driven by pragmatic constraints, the extent to which current Vision & Language Large Language Models (VLLMs) can mimic this crucial feature of language use is an open question. This applies to common, everyday objects, but it is particularly interesting for uncommon or novel objects for which a category label may be lacking or fuzzy. Furthermore, similar patterns of variation are observed among human speakers for highly context-sensitive expressions, such as the quantifiers 'few' or 'most'. In our work, we evaluate VLLMs (FROMAGe, BLIP-2, LLaVA) on three categories (nouns, attributes, and quantifiers) where humans show great subjective variability concerning the distribution over plausible labels, using datasets and resources mostly under-explored in previous work. Our results reveal mixed evidence on the ability of VLLMs to capture human naming preferences at generation time: while some models are good at mimicking human distributions for nouns and attributes, all of them fail to assign quantifiers, a task that requires more accurate, high-level reasoning.
• Abstract（参考訳）: 人間の話者は、イメージ内で同じオブジェクトを記述する際に様々な表現を使用するため、実用的制約によって駆動される可塑性ラベルの分布が生じるが、現在のビジョン&言語大言語モデル(VLLM)がこの言語使用の重要な特徴を模倣できる範囲は、オープンな疑問である。 これは一般的な日常的な対象に当てはまるが、カテゴリーラベルが欠落したりファジィになるような、珍しい、あるいは新しい対象には特に興味深い。 さらに、人間の話者の間では「fw」や「most」といった、文脈に敏感な表現のための類似した変化パターンが観察されている。 本研究では,VLLMs (FROMAGe, BLIP-2, LLaVA) を3つのカテゴリ (名詞, 属性, 定量化器) で評価し, 従来の研究でほとんど探索されていないデータセットと資源を用いて, 可塑性ラベル上の分布に関する大きな主観的変動を示す。 いくつかのモデルでは、名詞や属性の人間の分布を模倣するのが得意であるが、これらは全て、より正確で高レベルの推論を必要とするタスクである量化子を割り当てることに失敗している。

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