論文の概要: ConMe: Rethinking Evaluation of Compositional Reasoning for Modern VLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08164v1
• Date: Wed, 12 Jun 2024 12:54:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 17:05:29.525791
• Title: ConMe: Rethinking Evaluation of Compositional Reasoning for Modern VLMs
• Title（参考訳）: ConMe: 現代VLMにおける構成推論の評価の再考
• Authors: Irene Huang, Wei Lin, M. Jehanzeb Mirza, Jacob A. Hansen, Sivan Doveh, Victor Ion Butoi, Roei Herzig, Assaf Arbelle, Hilde Kuhene, Trevor Darrel, Chuang Gan, Aude Oliva, Rogerio Feris, Leonid Karlinsky,
• Abstract要約: 構成推論(CR)は属性、関係、単語の順序の重要さを把握する。 近年の視覚言語モデル (VLM) は、そのような推論タスクにおいて顕著な習熟性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.336997325029806
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Compositional Reasoning (CR) entails grasping the significance of attributes, relations, and word order. Recent Vision-Language Models (VLMs), comprising a visual encoder and a Large Language Model (LLM) decoder, have demonstrated remarkable proficiency in such reasoning tasks. This prompts a crucial question: have VLMs effectively tackled the CR challenge? We conjecture that existing CR benchmarks may not adequately push the boundaries of modern VLMs due to the reliance on an LLM-only negative text generation pipeline. Consequently, the negatives produced either appear as outliers from the natural language distribution learned by VLMs' LLM decoders or as improbable within the corresponding image context. To address these limitations, we introduce ConMe -- a compositional reasoning benchmark and a novel data generation pipeline leveraging VLMs to produce `hard CR Q&A'. Through a new concept of VLMs conversing with each other to collaboratively expose their weaknesses, our pipeline autonomously generates, evaluates, and selects challenging compositional reasoning questions, establishing a robust CR benchmark, also subsequently validated manually. Our benchmark provokes a noteworthy, up to 33%, decrease in CR performance compared to preceding benchmarks, reinstating the CR challenge even for state-of-the-art VLMs.
• Abstract（参考訳）: 構成推論(CR)は属性、関係、単語の順序の重要さを把握する。 近年の視覚言語モデル(VLM)は,視覚エンコーダと大言語モデル(LLM)デコーダから構成される。 VLMはCRの課題に効果的に取り組みましたか? 既存のCRベンチマークは、LLMのみの負のテキスト生成パイプラインに依存するため、現代のVLMの境界を適切に押し付けない可能性がある。 その結果、生成した負の値は、VLMのLLMデコーダによって学習された自然言語分布から外れ値として現れるか、対応する画像コンテキスト内では不適切な値として現れる。 これらの制限に対処するため、コンメ - 合成推論ベンチマークと、VLMを活用して'hard CR Q&A'を生成する新しいデータ生成パイプラインを導入する。 我々のパイプラインは、互いに会話して弱点を共同で公開する新しい概念を通じて、困難な構成的推論質問を自律的に生成し、評価し、選択し、堅牢なCRベンチマークを確立し、その後、手動で検証する。 我々のベンチマークでは,従来のベンチマークと比較してCR性能が最大33%低下し,最先端のVLMにおいてもCRの課題が再燃している。

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