論文の概要: Quantifying and Mitigating Unimodal Biases in Multimodal Large Language Models: A Causal Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18346v1
- Date: Wed, 27 Mar 2024 08:38:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-28 17:47:17.021682
- Title: Quantifying and Mitigating Unimodal Biases in Multimodal Large Language Models: A Causal Perspective
- Title(参考訳): 多モーダル大言語モデルにおける単モーダルビアーゼの定量化と緩和:因果的視点
- Authors: Meiqi Chen, Yixin Cao, Yan Zhang, Chaochao Lu,
- Abstract要約: 視覚質問応答問題におけるバイアスを解釈するための因果的枠組みを提案する。
因果グラフに動機付け,12,000VQAインスタンスからなるMOREデータセットを新たに導入する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.633811630889237
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have facilitated the development of Multimodal LLMs (MLLMs). Despite their impressive capabilities, MLLMs often suffer from an over-reliance on unimodal biases (e.g., language bias and vision bias), leading to incorrect answers in complex multimodal tasks. To investigate this issue, we propose a causal framework to interpret the biases in Visual Question Answering (VQA) problems. Within our framework, we devise a causal graph to elucidate the predictions of MLLMs on VQA problems, and assess the causal effect of biases through an in-depth causal analysis. Motivated by the causal graph, we introduce a novel MORE dataset, consisting of 12,000 VQA instances. This dataset is designed to challenge MLLMs' abilities, necessitating multi-hop reasoning and the surmounting of unimodal biases. Furthermore, we propose two strategies to mitigate unimodal biases and enhance MLLMs' reasoning capabilities, including a Decompose-Verify-Answer (DeVA) framework for limited-access MLLMs and the refinement of open-source MLLMs through fine-tuning. Extensive quantitative and qualitative experiments offer valuable insights for future research.
- Abstract(参考訳): 近年,Large Language Models (LLMs) が発展し,MLLM (Multimodal LLMs) の開発が進められている。
その印象的な能力にもかかわらず、MLLMは不動バイアス(例えば言語バイアスや視覚バイアス)の過度な信頼性に悩まされ、複雑なマルチモーダルタスクにおける誤った回答につながる。
本稿では,視覚質問応答(VQA)問題におけるバイアスを解析するための因果的枠組みを提案する。
本稿では,VQA問題におけるMLLMの予測を解明するための因果グラフを考案し,詳細な因果解析によりバイアスの因果効果を評価する。
因果グラフに触発され、12,000のVQAインスタンスからなる新しいMOREデータセットを導入する。
このデータセットは、MLLMの能力に挑戦し、マルチホップ推論を必要とし、ユニモーダルバイアスを克服するように設計されている。
さらに,限定アクセス型MLLMのためのDeVA(Decompose-Verify-Answer)フレームワークや,微調整によるオープンソースのMLLMの改良など,MLLMの推論能力を向上させるための2つの戦略を提案する。
大規模で質的な実験は、将来の研究に貴重な洞察を与える。
関連論文リスト
- Eyes Can Deceive: Benchmarking Counterfactual Reasoning Abilities of Multi-modal Large Language Models [71.34097831618631]
textbfCountertextbfFactual textbfMultitextbfModal reasoning benchmark(略して textbfCFMM)を導入する。
我々のCFMMは6つの課題からなる。
既存のMLLMは、自分たちが見ているものを信じることを好むが、その疑問に提示される反実的な前提を無視している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-19T15:53:27Z) - Benchmarking Large Language Models for Molecule Prediction Tasks [7.067145619709089]
大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語処理(NLP)タスクの最前線にある。
LLMは分子予測タスクを効果的に扱えるのか?
6つの標準分子データセットの分類および回帰予測タスクを同定する。
テキストベースのモデルと、分子の幾何学的構造を分析するために特別に設計されたモデルを含む、既存の機械学習(ML)モデルと比較する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-08T05:59:56Z) - Multimodal Large Language Models to Support Real-World Fact-Checking [80.41047725487645]
MLLM(Multimodal large language model)は、膨大な情報処理において人間を支援する能力を持つ。
MLLMはすでにファクトチェックツールとして使用されていますが、その能力や制限については検討中です。
本稿では,現実のファクトチェックを容易にするために,現在のマルチモーダルモデルの能力を体系的に評価するためのフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-06T11:32:41Z) - When LLMs Meet Cunning Questions: A Fallacy Understanding Benchmark for
Large Language Models [62.42534500424585]
本稿では,人間が理解し易いが,理解し難い質問を含むファラッキー理解ベンチマークを提案する。
具体的には、FLUBが焦点を当てている不気味な質問は、主に、実際のインターネット環境から収集されたトリッキーでユーモラスで誤解を招く質問から成り立っている。
LLMの誤り理解能力を評価するために,FLUBベンチマークの難易度を高める3つのタスクを設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-16T22:12:53Z) - MLLM-as-a-Judge: Assessing Multimodal LLM-as-a-Judge with
Vision-Language Benchmark [43.07531186686455]
本稿では,MLLM-as-a-Judgeと呼ばれる新しいベンチマークを導入し,審査員を支援するMLLMの能力を評価する。
本研究は, MLLMがPair Comparisonsにおいて顕著な人間ライクな識別を示す一方で, Scoring Evaluation や Batch Ranking のタスクにおいて, 人間の嗜好とは大きく異なっていることを明らかにした。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-07T12:28:32Z) - The Curious Case of Nonverbal Abstract Reasoning with Multi-Modal Large
Language Models [20.177263185773153]
MLLM(Multi-modal large language model)は、言語情報と視覚情報を統合したものである。
MLLMの革新的展望にもかかわらず、推論能力に対する我々の理解は限られている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-22T16:57:05Z) - Survey on Factuality in Large Language Models: Knowledge, Retrieval and
Domain-Specificity [61.54815512469125]
本調査は,大規模言語モデル(LLM)における事実性の重要課題に対処する。
LLMが様々な領域にまたがる応用を見出すにつれ、その出力の信頼性と正確性は重要となる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-11T14:18:03Z) - Are Large Language Models Really Robust to Word-Level Perturbations? [68.60618778027694]
本稿では,事前学習した報酬モデルを診断ツールとして活用する,新たな合理的評価手法を提案する。
より長い会話は、質問を理解する能力の観点から言語モデルの包括的把握を示す。
この結果から,LLMは日常言語でよく使われる単語レベルの摂動に対する脆弱性をしばしば示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-20T09:23:46Z) - A Survey on Multimodal Large Language Models [71.63375558033364]
GPT-4Vで表されるマルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、新たな研究ホットスポットとなっている。
本稿では,MLLMの最近の進歩を追跡・要約することを目的とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-23T15:21:52Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。