論文の概要: Benchmarking Multi-Image Understanding in Vision and Language Models: Perception, Knowledge, Reasoning, and Multi-Hop Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12742v1
• Date: Tue, 18 Jun 2024 16:02:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 18:09:06.911503
• Title: Benchmarking Multi-Image Understanding in Vision and Language Models: Perception, Knowledge, Reasoning, and Multi-Hop Reasoning
• Title（参考訳）: 視覚・言語モデルにおけるマルチイメージ理解のベンチマーク:知覚・知識・推論・マルチホップ推論
• Authors: Bingchen Zhao, Yongshuo Zong, Letian Zhang, Timothy Hospedales,
• Abstract要約: マルチイメージMIRBベンチマークを導入し、複数の画像を比較し、分析し、推論する視覚言語モデルの能力を評価する。 私たちのベンチマークには、知覚、視覚世界知識、推論、マルチホップ推論の4つのカテゴリが含まれています。 オープンソースVLMはシングルイメージタスクにおいてGPT-4Vに接近することを示したが、マルチイメージ推論タスクでは大きなギャップが残っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.296263261737026
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The advancement of large language models (LLMs) has significantly broadened the scope of applications in natural language processing, with multi-modal LLMs extending these capabilities to integrate and interpret visual data. However, existing benchmarks for visual language models (VLMs) predominantly focus on single-image inputs, neglecting the crucial aspect of multi-image understanding. In this paper, we introduce a Multi-Image Relational Benchmark MIRB, designed to evaluate VLMs' ability to compare, analyze, and reason across multiple images. Our benchmark encompasses four categories: perception, visual world knowledge, reasoning, and multi-hop reasoning. Through a comprehensive evaluation of a wide range of open-source and closed-source models, we demonstrate that while open-source VLMs were shown to approach the performance of GPT-4V in single-image tasks, a significant performance gap remains in multi-image reasoning tasks. Our findings also reveal that even the state-of-the-art GPT-4V model struggles with our benchmark, underscoring the need for further research and development in this area. We believe our contribution of MIRB could serve as a testbed for developing the next-generation multi-modal models.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の進歩により、自然言語処理におけるアプリケーションの範囲が大幅に拡大し、マルチモーダル LLM がこれらの機能を拡張して視覚データの統合と解釈を行っている。 しかしながら、既存のビジュアル言語モデル(VLM)のベンチマークは、主にシングルイメージの入力に焦点を当てており、マルチイメージ理解の重要な側面を無視している。 本稿では,VLMが複数の画像に対して比較,解析,推論を行う能力を評価するためのマルチイメージリレーショナルベンチマークMIRBを提案する。 私たちのベンチマークには、知覚、視覚世界知識、推論、マルチホップ推論の4つのカテゴリが含まれています。 オープンソース・クローズド・ソース・モデルの包括的評価を通じて,シングルイメージタスクにおけるGPT-4Vの性能にアプローチするオープンソースVLMが示されたが,マルチイメージ推論タスクでは大きな性能差が残っていることを実証した。 また,現在最先端のGPT-4Vモデルでさえベンチマークに苦戦しており,この分野のさらなる研究・開発の必要性が強調されている。 我々は、次世代マルチモーダルモデルを開発するためのテストベッドとして、MIRBの貢献が役立つと信じている。

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