論文の概要: AVIBench: Towards Evaluating the Robustness of Large Vision-Language Model on Adversarial Visual-Instructions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09346v1
• Date: Thu, 14 Mar 2024 12:51:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-03-15 20:37:19.030341
• Title: AVIBench: Towards Evaluating the Robustness of Large Vision-Language Model on Adversarial Visual-Instructions
• Title（参考訳）: AVIBench: 対向的視覚教育における大規模視覚言語モデルのロバスト性評価に向けて
• Authors: Hao Zhang, Wenqi Shao, Hong Liu, Yongqiang Ma, Ping Luo, Yu Qiao, Kaipeng Zhang,
• Abstract要約: LVLM(Large Vision-Language Models)は、視覚的インストラクションに対するユーザからの対応において、大きな進歩を見せている。 LVLMのこのような脅威に対する堅牢性の重要性にもかかわらず、この分野の現在の研究は限られている。 AVIBenchは、様々な対向的な視覚的命令に直面した場合のLVLMの堅牢性を分析するために設計されたフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.9787902653558
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Vision-Language Models (LVLMs) have shown significant progress in well responding to visual-instructions from users. However, these instructions, encompassing images and text, are susceptible to both intentional and inadvertent attacks. Despite the critical importance of LVLMs' robustness against such threats, current research in this area remains limited. To bridge this gap, we introduce AVIBench, a framework designed to analyze the robustness of LVLMs when facing various adversarial visual-instructions (AVIs), including four types of image-based AVIs, ten types of text-based AVIs, and nine types of content bias AVIs (such as gender, violence, cultural, and racial biases, among others). We generate 260K AVIs encompassing five categories of multimodal capabilities (nine tasks) and content bias. We then conduct a comprehensive evaluation involving 14 open-source LVLMs to assess their performance. AVIBench also serves as a convenient tool for practitioners to evaluate the robustness of LVLMs against AVIs. Our findings and extensive experimental results shed light on the vulnerabilities of LVLMs, and highlight that inherent biases exist even in advanced closed-source LVLMs like GeminiProVision and GPT-4V. This underscores the importance of enhancing the robustness, security, and fairness of LVLMs. The source code and benchmark will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: LVLM(Large Vision-Language Models)は、視覚的インストラクションに対するユーザからの対応において、大きな進歩を見せている。 しかしながら、画像やテキストを含むこれらの命令は、意図的および意図しない攻撃の両方に影響を受けやすい。 LVLMのこのような脅威に対する堅牢性の重要性にもかかわらず、この分野の現在の研究は限られている。 このギャップを埋めるために,画像ベースAVI,テキストベースAVI,9種類のコンテンツバイアスAVI(性別,暴力,文化,偏見など)を含む,多様な視覚的命令(AVI)に直面する場合のLVLMの堅牢性を分析するためのフレームワークであるAVIBenchを紹介した。 マルチモーダル機能(9つのタスク)とコンテンツバイアスの5つのカテゴリを含む260KのAVIを生成します。 次に、14のオープンソースLVLMを包括的に評価し、その性能を評価する。 AVIBenchはまた、実践者がAVIに対するLVLMの堅牢性を評価するための便利なツールとしても機能する。 以上の結果から,GeminiProVision や GPT-4V といった先進的なクローズドソース LVLM においても,固有のバイアスが存在することが明らかとなった。 このことは、LVLMの堅牢性、セキュリティ、公正性を高めることの重要性を浮き彫りにしている。 ソースコードとベンチマークは一般公開される予定だ。

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