論文の概要: Eyes Can Deceive: Benchmarking Counterfactual Reasoning Abilities of Multi-modal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12966v3
• Date: Fri, 30 Aug 2024 09:00:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-02 20:01:42.680533
• Title: Eyes Can Deceive: Benchmarking Counterfactual Reasoning Abilities of Multi-modal Large Language Models
• Title（参考訳）: 視線が知覚できる:マルチモーダル大言語モデルの非現実的推論能力のベンチマーク
• Authors: Yian Li, Wentao Tian, Yang Jiao, Jingjing Chen,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.53954631903559
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Counterfactual reasoning, as a crucial manifestation of human intelligence, refers to making presuppositions based on established facts and extrapolating potential outcomes. Existing multimodal large language models (MLLMs) have exhibited impressive cognitive and reasoning capabilities, which have been examined across a wide range of Visual Question Answering (VQA) benchmarks. Nevertheless, how will existing MLLMs perform when faced with counterfactual questions? To answer this question, we first curate a novel \textbf{C}ounter\textbf{F}actual \textbf{M}ulti\textbf{M}odal reasoning benchmark, abbreviated as \textbf{CFMM}, to systematically assess the counterfactual reasoning capabilities of MLLMs. Our CFMM comprises six challenging tasks, each including hundreds of carefully human-labeled and GPT-generated counterfactual questions, to evaluate MLLM's counterfactual reasoning capabilities across diverse aspects. Through experiments, interestingly, we find that existing MLLMs prefer to believe what they see, but ignore the counterfactual presuppositions presented in the question, thereby leading to inaccurate responses. Furthermore, we evaluate a wide range of prevalent MLLMs on our proposed CFMM. The significant gap between their performance on our CFMM and that on several VQA benchmarks indicates that there is still considerable room for improvement in existing MLLMs toward approaching human-level intelligence. On the other hand, through boosting MLLMs performances on our CFMM in the future, potential avenues toward developing MLLMs with advanced intelligence can be explored.
• Abstract（参考訳）: カウンターファクチュアル推論は、人間の知性の重要な証明として、確立した事実に基づいて仮定を行い、潜在的な結果を外挿することを指す。 既存のマルチモーダルな大規模言語モデル(MLLM)は、様々なビジュアル質問回答(VQA)ベンチマークで検証された、印象的な認知と推論能力を示した。 それでも、既存のMLLMは、逆問題に直面した場合、どのように機能するのか? この疑問に答えるために,我々はまず,MLLM の因果推論能力を体系的に評価するために,新規な \textbf{C}ounter\textbf{F}actual \textbf{M}ulti\textbf{M}odal reasoning benchmark をキュレートする。 我々のCFMMは6つの課題から構成されており、それぞれが、多方面にわたるMLLMの対実的推論能力を評価するために、数百の人間ラベル付きおよびGPT生成の対実的質問を含む。 興味深いことに、実験を通して、既存のMLLMは、自分たちが見ているものを信じることを好んでいるが、問題に提示される偽の前提を無視し、不正確な応答をもたらす。 さらに,提案するCFMMを用いて,MLLMを広範囲に評価する。 CFMMのパフォーマンスといくつかのVQAベンチマークとの間の大きなギャップは、既存のMLLMが人間レベルのインテリジェンスに近づくための十分な改善の余地があることを示している。 一方,今後のCFMMにおけるMLLMの性能向上により,高度な知能を持つMLLMの開発に向けた潜在的な道筋を探求することができる。

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