論文の概要: MM-SpuBench: Towards Better Understanding of Spurious Biases in Multimodal LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17126v1
• Date: Mon, 24 Jun 2024 20:29:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-06-26 18:21:22.719704
• Title: MM-SpuBench: Towards Better Understanding of Spurious Biases in Multimodal LLMs
• Title（参考訳）: MM-SpuBench:マルチモーダルLLMにおけるスパーラスビアーゼのより良い理解を目指して
• Authors: Wenqian Ye, Guangtao Zheng, Yunsheng Ma, Xu Cao, Bolin Lai, James M. Rehg, Aidong Zhang,
• Abstract要約: 非意味な入力属性と予測対象変数の急激な相関を利用する傾向にあるスパースバイアスは、単一のモダリティデータに基づいて訓練されたディープラーニングモデルに深刻な落とし穴があることを明らかにした。 本稿では,9つの異なる相関関係のカテゴリに対するMLLMの信頼度を評価するために,包括的視覚質問応答(VQA)ベンチマークであるMM-SpuBenchを紹介する。 以上の結果から,これらのモデルからの素因相関への依存の持続性を明らかにし,素因バイアスを緩和する新たな手法の必要性を浮き彫りにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.93090238335506
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spurious bias, a tendency to use spurious correlations between non-essential input attributes and target variables for predictions, has revealed a severe robustness pitfall in deep learning models trained on single modality data. Multimodal Large Language Models (MLLMs), which integrate both vision and language models, have demonstrated strong capability in joint vision-language understanding. However, whether spurious biases are prevalent in MLLMs remains under-explored. We mitigate this gap by analyzing the spurious biases in a multimodal setting, uncovering the specific test data patterns that can manifest this problem when biases in the vision model cascade into the alignment between visual and text tokens in MLLMs. To better understand this problem, we introduce MM-SpuBench, a comprehensive visual question-answering (VQA) benchmark designed to evaluate MLLMs' reliance on nine distinct categories of spurious correlations from five open-source image datasets. The VQA dataset is built from human-understandable concept information (attributes). Leveraging this benchmark, we conduct a thorough evaluation of current state-of-the-art MLLMs. Our findings illuminate the persistence of the reliance on spurious correlations from these models and underscore the urge for new methodologies to mitigate spurious biases. To support the MLLM robustness research, we release our VQA benchmark at https://huggingface.co/datasets/mmbench/MM-SpuBench.
• Abstract（参考訳）: 無意味な入力属性と予測対象変数の急激な相関を利用する傾向にあるスパースバイアスは、単一のモーダルデータに基づいて訓練されたディープラーニングモデルにおいて、深刻な堅牢性落とし穴を露呈している。 視覚モデルと言語モデルを統合したMLLM(Multimodal Large Language Models)は、共同視覚言語理解において強力な能力を示している。 しかし、MLLMにおいて急激な偏見が一般的かどうかはまだ未解明のままである。 視覚モデルカスケード内のバイアスがMLLM内の視覚トークンとテキストトークンのアライメントに反映される場合に、この問題を示すことのできる特定のテストデータパターンを明らかにすることで、このギャップを緩和する。 この問題をより深く理解するために,5つのオープンソース画像データセットから,9つの突発的相関のカテゴリに対するMLLMの信頼度を評価するために設計された,包括的視覚的質問答え(VQA)ベンチマークであるMM-SpuBenchを紹介する。 VQAデータセットは、人間の理解可能な概念情報(属性)から構築される。 このベンチマークを利用して、現状のMLLMを徹底的に評価する。 以上の結果から,これらのモデルからの素因相関への依存の持続性を明らかにし,素因バイアスを緩和する新たな手法の必要性を浮き彫りにした。 MLLMの堅牢性の研究をサポートするため、私たちはVQAベンチマークをhttps://huggingface.co/datasets/mmbench/MM-SpuBenchでリリースしています。

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