論文の概要: Using Game Play to Investigate Multimodal and Conversational Grounding in Large Multimodal Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14035v3
• Date: Wed, 11 Dec 2024 09:56:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:00:09.945361
• Title: Using Game Play to Investigate Multimodal and Conversational Grounding in Large Multimodal Models
• Title（参考訳）: ゲームプレイを用いた大規模マルチモーダルモデルにおける多モーダル・会話グラウンドの探索
• Authors: Sherzod Hakimov, Yerkezhan Abdullayeva, Kushal Koshti, Antonia Schmidt, Yan Weiser, Anne Beyer, David Schlangen,
• Abstract要約: 本稿では,テキストモデルからマルチモーダルモデルへの評価パラダイムを提案する。 我々は、視覚情報から状況を表現するためのモデルの能力に挑戦するゲームを定義し、対話を通じてそのような表現を調整する。 最大のクローズドモデルは、私たちが定義したゲームでかなりよく機能し、最高のオープンウェイトモデルでさえそれらと苦労している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.878276985702685
• License:
• Abstract: While the situation has improved for text-only models, it again seems to be the case currently that multimodal (text and image) models develop faster than ways to evaluate them. In this paper, we bring a recently developed evaluation paradigm from text models to multimodal models, namely evaluation through the goal-oriented game (self) play, complementing reference-based and preference-based evaluation. Specifically, we define games that challenge a model's capability to represent a situation from visual information and align such representations through dialogue. We find that the largest closed models perform rather well on the games that we define, while even the best open-weight models struggle with them. On further analysis, we find that the exceptional deep captioning capabilities of the largest models drive some of the performance. There is still room to grow for both kinds of models, ensuring the continued relevance of the benchmark.
• Abstract（参考訳）: テキストのみのモデルでは状況は改善されているが、マルチモーダル(テキストと画像)モデルが評価方法よりも高速に開発されていることは、再びそのように思われる。 本稿では,テキストモデルからマルチモーダルモデルへの評価パラダイム,すなわち,目標指向ゲーム(自分)プレイによる評価,参照ベースおよび嗜好ベースの評価を補完する手法を提案する。 具体的には、視覚情報から状況を表現するためのモデルの能力に挑戦するゲームを定義し、対話を通じてそれらの表現を調整する。 最大のクローズドモデルは、私たちが定義したゲームでかなりよく機能し、最高のオープンウェイトモデルでさえそれらと苦労している。 さらに分析した結果,最大モデルの例外的な深いキャプション機能によって性能が向上することが判明した。 両方のモデルにはまだ成長の余地があり、ベンチマークの継続的な妥当性が保証される。

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