論文の概要: Assessment of Multimodal Large Language Models in Alignment with Human Values

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17830v1
• Date: Tue, 26 Mar 2024 16:10:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-27 14:37:40.652807
• Title: Assessment of Multimodal Large Language Models in Alignment with Human Values
• Title（参考訳）: 人的価値を考慮した多モーダル大規模言語モデルの評価
• Authors: Zhelun Shi, Zhipin Wang, Hongxing Fan, Zaibin Zhang, Lijun Li, Yongting Zhang, Zhenfei Yin, Lu Sheng, Yu Qiao, Jing Shao,
• Abstract要約: 提案するCh3Efは,Ch3Ef,Ch3Ef,Ch3Ef,Ch3Ef,Ch3Ef,Ch3Ef。 Ch3Efデータセットには、hhh原則に基づいた12のドメインと46のタスクを含む、1002人の注釈付きデータサンプルが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.023052912326314
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) aim to serve as versatile assistants aligned with human values, as defined by the principles of being helpful, honest, and harmless (hhh). However, in terms of Multimodal Large Language Models (MLLMs), despite their commendable performance in perception and reasoning tasks, their alignment with human values remains largely unexplored, given the complexity of defining hhh dimensions in the visual world and the difficulty in collecting relevant data that accurately mirrors real-world situations. To address this gap, we introduce Ch3Ef, a Compreh3ensive Evaluation dataset and strategy for assessing alignment with human expectations. Ch3Ef dataset contains 1002 human-annotated data samples, covering 12 domains and 46 tasks based on the hhh principle. We also present a unified evaluation strategy supporting assessment across various scenarios and different perspectives. Based on the evaluation results, we summarize over 10 key findings that deepen the understanding of MLLM capabilities, limitations, and the dynamic relationships between evaluation levels, guiding future advancements in the field.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、助け、誠実、無害(hhhh)という原則によって定義されるように、人間の価値に合わせた多目的アシスタントとして機能することを目指している。 しかし、マルチモーダル大言語モデル(MLLM)の観点では、知覚や推論のタスクにおいて、人間の価値との整合性は未解明のままであり、視界におけるhhh次元の定義の複雑さと、実世界の状況を正確に反映した関連データの収集が困難である。 このギャップに対処するために、我々はCh3Ef、Ch3Ef、Ch3Ef、Ch3Ef、Compreh3ensive Evaluationデータセット、および、人間の期待と整合性を評価するための戦略を紹介する。 Ch3Efデータセットには、hhh原則に基づいた12のドメインと46のタスクを含む、1002人の注釈付きデータサンプルが含まれている。 また,様々なシナリオと異なる視点で評価を支援する統一評価戦略を提案する。 評価結果に基づいて,MLLMの能力,限界,評価レベル間の動的関係の理解を深め,今後の発展を導く10以上の重要な知見を要約した。

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