論文の概要: Measuring Visual Sycophancy in Multimodal Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09111v1
• Date: Sat, 17 Aug 2024 06:25:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-20 22:37:12.393079
• Title: Measuring Visual Sycophancy in Multimodal Models
• Title（参考訳）: マルチモーダルモデルにおける視覚機能の測定
• Authors: Jaehyuk Lim, Bruce W. Lee,
• Abstract要約: 本稿では,マルチモーダル言語モデルにおける「視覚的梅毒」現象について紹介し,考察する。 本稿では,従来の知識や応答に矛盾する場合でも,視覚的に提示される情報を不均等に好む傾向について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3529736140137004
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This paper introduces and examines the phenomenon of "visual sycophancy" in multimodal language models, a term we propose to describe these models' tendency to disproportionately favor visually presented information, even when it contradicts their prior knowledge or responses. Our study employs a systematic methodology to investigate this phenomenon: we present models with images of multiple-choice questions, which they initially answer correctly, then expose the same model to versions with visually pre-marked options. Our findings reveal a significant shift in the models' responses towards the pre-marked option despite their previous correct answers. Comprehensive evaluations demonstrate that visual sycophancy is a consistent and quantifiable behavior across various model architectures. Our findings highlight potential limitations in the reliability of these models when processing potentially misleading visual information, raising important questions about their application in critical decision-making contexts.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチモーダル言語モデルにおける「視覚的梅毒」現象について,従来の知識や応答に反する場合でも,視覚的に提示された情報を不均等に好む傾向を示す用語として紹介し,考察する。 本研究は,この現象を解析するための体系的手法を用いて,複数の選択質問の画像を含むモデルを提示し,まず最初に正解し,そのモデルを視覚的に予めマークされた選択肢を持つバージョンに公開する。 以上の結果から, 前回の正解にもかかわらず, 事前マーク付きオプションに対するモデルの反応が顕著に変化していることが判明した。 包括的評価は、視覚的梅毒は様々なモデルアーキテクチャ全体にわたって一貫した、定量的な振る舞いであることを示している。 本研究は,視覚情報を誤解を招く可能性のある情報処理において,これらのモデルの信頼性の潜在的な限界を強調し,重要な意思決定コンテキストにおけるそれらの応用に関する重要な疑問を提起する。

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