Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantifying and Mitigating Unimodal Biases in Multimodal Large Language Models: A Causal Perspective

論文の概要: Quantifying and Mitigating Unimodal Biases in Multimodal Large Language Models: A Causal Perspective

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18346v3
Date: Wed, 3 Apr 2024 17:18:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-04 21:38:27.909340
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。本稿では,MLLMの推論能力を高めるための2つの手法を提案する。
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. Our project page is at https://opencausalab.github.io/MORE.
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。私たちのプロジェクトページはhttps://opencausalab.github.io/MOREです。

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