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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18346v4
• Date: Wed, 13 Nov 2024 17:17:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 16:09:35.507366
• 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: 本稿では,視覚質問応答(VQA)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。 マルチホップ推論を必要とする12,000の挑戦VQAインスタンスを備えた新しいデータセットを導入する。 実験の結果, MLLMはMOREに悪影響を及ぼし, 強い一方向偏差と限定的な意味理解を示すことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.633811630889237
• License:
• Abstract: Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have facilitated the development of Multimodal LLMs (MLLMs). Despite their impressive capabilities, MLLMs often suffer from over-reliance on unimodal biases (e.g., language bias and vision bias), leading to incorrect answers or hallucinations in complex multimodal tasks. To investigate this issue, we propose a causal framework to interpret the biases in Visual Question Answering (VQA) problems. Within this framework, we conduct an in-depth causal analysis to assess the causal effect of these biases on MLLM predictions. Based on the analysis, we introduce 1) a novel MORE dataset with 12,000 challenging VQA instances requiring multi-hop reasoning and overcoming unimodal biases. 2) a causality-enhanced agent framework CAVE that guides models to comprehensively integrate information from different modalities and mitigate biases. Our experiments show that MLLMs perform poorly on MORE, indicating strong unimodal biases and limited semantic understanding. However, when integrated with our CAVE, promising improvements in reasoning and bias mitigation can be seen. These findings provide important insights for the development of more robust MLLMs and contribute to the broader goal of advancing multimodal AI systems capable of deeper understanding and reasoning. Our project page is at https://github.com/OpenCausaLab/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)への過度な依存に悩まされ、複雑なマルチモーダルタスクにおいて誤った回答や幻覚を引き起こす。 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。 本枠組みでは,これらのバイアスがMLLM予測に与える影響を評価するために,詳細な因果解析を行う。 分析に基づいて紹介する 1)マルチホップ推論と不正バイアス克服を必要とする12,000の挑戦的なVQAインスタンスを備えた新しいMOREデータセット。 2)因果的に強化されたエージェントフレームワークCAVEは,様々なモダリティからの情報を包括的に統合し,バイアスを軽減する。 実験の結果, MLLMはMOREに悪影響を及ぼし, 強い一方向偏差と限定的な意味理解を示すことがわかった。 しかし、私たちのCAVEと統合すると、推論とバイアス軽減の有望な改善が見られる。 これらの知見は、より堅牢なMLLMの開発に重要な洞察を与え、より深い理解と推論が可能なマルチモーダルAIシステムを進めるというより広い目標に寄与する。 私たちのプロジェクトページはhttps://github.com/OpenCausaLab/MOREです。

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