論文の概要: Decompose and Compare Consistency: Measuring VLMs' Answer Reliability via Task-Decomposition Consistency Comparison

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07840v3
• Date: Wed, 9 Oct 2024 02:03:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 22:29:09.022938
• Title: Decompose and Compare Consistency: Measuring VLMs' Answer Reliability via Task-Decomposition Consistency Comparison
• Title（参考訳）: 分解・比較整合性:タスク分解整合性比較によるVLMの解答信頼性の測定
• Authors: Qian Yang, Weixiang Yan, Aishwarya Agrawal,
• Abstract要約: 信頼性測定のための分解・比較一貫性(DeCC)を提案する。 VLMの内部推論プロセスを用いて生成した直接解の一貫性を比較することにより、DeCCはVLMの直接解の信頼性を測定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.438863942925973
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite tremendous advancements, current state-of-the-art Vision-Language Models (VLMs) are still far from perfect. They tend to hallucinate and may generate biased responses. In such circumstances, having a way to assess the reliability of a given response generated by a VLM is quite useful. Existing methods, such as estimating uncertainty using answer likelihoods or prompt-based confidence generation, often suffer from overconfidence. Other methods use self-consistency comparison but are affected by confirmation biases. To alleviate these, we propose Decompose and Compare Consistency (DeCC) for reliability measurement. By comparing the consistency between the direct answer generated using the VLM's internal reasoning process, and the indirect answers obtained by decomposing the question into sub-questions and reasoning over the sub-answers produced by the VLM, DeCC measures the reliability of VLM's direct answer. Experiments across six vision-language tasks with three VLMs show DeCC's reliability estimation achieves better correlation with task accuracy compared to the existing methods.
• Abstract（参考訳）: 膨大な進歩にもかかわらず、現在の最先端のビジョン・ランゲージ・モデル(VLM)はまだ完璧には程遠い。 幻覚を起こす傾向があり、偏りのある反応を生じさせる。 このような状況下では、VLMによって生成された所定の応答の信頼性を評価する方法が有用である。 解答確率を用いた不確実性の推定や、素早い信頼生成といった既存の手法は、しばしば過度な自信に悩まされる。 他の方法は自己整合性比較を用いるが、確認バイアスに影響される。 これらを解決するために,信頼性測定のための分解・比較一貫性(DeCC)を提案する。 VLMの内部推論プロセスを用いて生成された直接回答と、VLMが生成したサブ問合せと推論に質問を分解して得られる間接回答との整合性を比較することにより、DeCCはVLMの直接回答の信頼性を測定する。 3つのVLMを用いた6つの視覚言語タスクを対象とした実験により、DeCCの信頼性推定は既存の手法と比較してタスク精度との相関性が良くなった。

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