論文の概要: Unveiling the Tapestry of Consistency in Large Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14156v4
• Date: Sun, 06 Oct 2024 09:51:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 13:38:06.091742
• Title: Unveiling the Tapestry of Consistency in Large Vision-Language Models
• Title（参考訳）: 大規模視線モデルにおける一貫性のタペストリーの展開
• Authors: Yuan Zhang, Fei Xiao, Tao Huang, Chun-Kai Fan, Hongyuan Dong, Jiawen Li, Jiacong Wang, Kuan Cheng, Shanghang Zhang, Haoyuan Guo,
• Abstract要約: 提案手法は,プロンプトの解空間が知識点を中心に回転するときに,LVLMがどう機能するかを直感的に解析するベンチマークである。 ConBenchツールに基づいて、タペストリーを最初に公開し、以下の結果を得た。 我々は,本論文が研究コミュニティのモデル評価を加速し,一貫性領域の今後の進歩を促進することを願っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.106467574467448
• License:
• Abstract: Large vision-language models (LVLMs) have recently achieved rapid progress, exhibiting great perception and reasoning abilities concerning visual information. However, when faced with prompts in different sizes of solution spaces, LVLMs fail to always give consistent answers regarding the same knowledge point. This inconsistency of answers between different solution spaces is prevalent in LVLMs and erodes trust. To this end, we provide a multi-modal benchmark ConBench, to intuitively analyze how LVLMs perform when the solution space of a prompt revolves around a knowledge point. Based on the ConBench tool, we are the first to reveal the tapestry and get the following findings: (1) In the discriminate realm, the larger the solution space of the prompt, the lower the accuracy of the answers. (2) Establish the relationship between the discriminative and generative realms: the accuracy of the discriminative question type exhibits a strong positive correlation with its Consistency with the caption. (3) Compared to open-source models, closed-source models exhibit a pronounced bias advantage in terms of Consistency. Eventually, we ameliorate the consistency of LVLMs by trigger-based diagnostic refinement, indirectly improving the performance of their caption. We hope this paper will accelerate the research community in better evaluating their models and encourage future advancements in the consistency domain. The project is available at https://github.com/foundation-multimodal-models/ConBench.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語モデル(LVLM)は近年急速に進歩し,視覚情報に対する認識と推論能力が向上している。 しかし、解空間の異なる大きさのプロンプトに直面すると、LVLMは必ずしも同じ知識点に関して一貫した答えを与えない。 異なる解空間間の答えの不整合は、LVLM やエローズ信頼においてよく見られる。 この目的のために、我々はマルチモーダルベンチマークConBenchを提供し、プロンプトの解空間が知識点を中心に回転するときにLVLMがどのように機能するかを直感的に解析する。 ConBenchツールをベースとして,(1)識別領域では,プロンプトの解空間が大きくなるほど,解の精度が低下する。 2)識別的領域と生成的領域の関係を確立する:識別的質問型の精度はキャプションとの一貫性と強い正の相関を示す。 (3) オープンソースモデルと比較して, クローズドソースモデルは一貫性の点で顕著なバイアス優位性を示す。 最終的には、トリガーベースの診断改善によりLVLMの整合性を改善し、キャプションの性能を間接的に改善する。 我々は,本論文が研究コミュニティのモデル評価を加速し,一貫性領域の今後の進歩を促進することを願っている。 このプロジェクトはhttps://github.com/foundation-multimodal-models/ConBench.comで入手できる。

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