論文の概要: Detecting Multimodal Situations with Insufficient Context and Abstaining from Baseless Predictions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11145v2
- Date: Thu, 23 May 2024 04:11:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-24 12:57:52.090923
- Title: Detecting Multimodal Situations with Insufficient Context and Abstaining from Baseless Predictions
- Title（参考訳）: ベースレス予測から不十分な文脈と不確実なマルチモーダル状況の検出
- Authors: Junzhang Liu, Zhecan Wang, Hammad Ayyubi, Haoxuan You, Chris Thomas, Rui Sun, Shih-Fu Chang, Kai-Wei Chang,
- Abstract要約: VLU(Vision-Language Understanding)ベンチマークには、提供されたコンテキストによってサポートされない仮定に答えが依存するサンプルが含まれている。
サンプル毎にコンテキストデータを収集し,エビデンスに基づくモデル予測を促進するためにコンテキスト選択モジュールをトレーニングする。
我々は,十分なコンテキストを欠いたサンプルを同定し,モデル精度を向上させる汎用なコンテキスト・アワレ認識検出器を開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.45274978665684
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Despite the widespread adoption of Vision-Language Understanding (VLU) benchmarks such as VQA v2, OKVQA, A-OKVQA, GQA, VCR, SWAG, and VisualCOMET, our analysis reveals a pervasive issue affecting their integrity: these benchmarks contain samples where answers rely on assumptions unsupported by the provided context. Training models on such data foster biased learning and hallucinations as models tend to make similar unwarranted assumptions. To address this issue, we collect contextual data for each sample whenever available and train a context selection module to facilitate evidence-based model predictions. Strong improvements across multiple benchmarks demonstrate the effectiveness of our approach. Further, we develop a general-purpose Context-AwaRe Abstention (CARA) detector to identify samples lacking sufficient context and enhance model accuracy by abstaining from responding if the required context is absent. CARA exhibits generalization to new benchmarks it wasn't trained on, underscoring its utility for future VLU benchmarks in detecting or cleaning samples with inadequate context. Finally, we curate a Context Ambiguity and Sufficiency Evaluation (CASE) set to benchmark the performance of insufficient context detectors. Overall, our work represents a significant advancement in ensuring that vision-language models generate trustworthy and evidence-based outputs in complex real-world scenarios.
- Abstract（参考訳）: VQA v2、OKVQA、A-OKVQA、GQA、VCR、SWAG、VisualCOMETなどのVLUベンチマークが広く採用されているにもかかわらず、我々の分析は、その完全性に影響を与える広範囲な問題を明らかにしている。
このようなデータのトレーニングモデルは、モデルが同様に不確実な仮定をする傾向があるため、バイアス付き学習と幻覚を促進する。
この問題に対処するために,各サンプルのコンテキストデータを収集し,エビデンスに基づくモデル予測を容易にするために,コンテキスト選択モジュールを訓練する。
複数のベンチマークによる強力な改善は、我々のアプローチの有効性を示しています。
さらに,十分なコンテキストを持たないサンプルを識別し,必要なコンテキストがない場合の応答を控えることによりモデル精度を向上させる汎用なコンテキスト・アワレ認識(CARA)検出器を開発した。
CARAは、トレーニングされていない新しいベンチマークを一般化し、サンプルを不適切なコンテキストで検出またはクリーニングする将来のVLUベンチマークの有用性を強調している。
最後に,コンテクスト・アンビグニティ・サフィシアンシー・アセスメント(CASE,Context Ambiguity and Sufficiency Evaluation, コンテキスト・アンビグニティ・アンド・サフィシアンシー・アセスメント)を用いて,不十分なコンテキスト・ディテクターの性能をベンチマークする。
全体として、我々の研究は、複雑な現実世界のシナリオにおいて、視覚言語モデルが信頼できるエビデンスベースのアウトプットを生成することを保証する重要な進歩を表している。
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