論文の概要: Measuring Agreeableness Bias in Multimodal Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09111v2
- Date: Tue, 15 Oct 2024 02:42:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-16 14:00:08.088578
- Title: Measuring Agreeableness Bias in Multimodal Models
- Title(参考訳): 多モードモデルにおける凝集度バイアスの測定
- Authors: Jaehyuk Lim, Bruce W. Lee,
- Abstract要約: 本稿では,複数モーダル言語モデルにおける画像に対する事前マーク付きオプションがモデル応答に影響を及ぼす現象について検討する。
複数選択質問の画像付きモデルを提示し、まず最初に正解し、次に予めマークされたオプションで同じモデルをバージョンに公開する。
この結果から,中立条件下での回答に矛盾する場合でも,事前マーク付きオプションに対するモデルの反応が著しく変化していることが判明した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.3529736140137004
- License:
- Abstract: This paper examines a phenomenon in multimodal language models where pre-marked options in question images can significantly influence model responses. Our study employs a systematic methodology to investigate this effect: we present models with images of multiple-choice questions, which they initially answer correctly, then expose the same model to versions with pre-marked options. Our findings reveal a significant shift in the models' responses towards the pre-marked option, even when it contradicts their answers in the neutral settings. Comprehensive evaluations demonstrate that this agreeableness bias is a consistent and quantifiable behavior across various model architectures. These results show potential limitations in the reliability of these models when processing images with pre-marked options, raising important questions about their application in critical decision-making contexts where such visual cues might be present.
- Abstract(参考訳): 本稿では,複数モーダル言語モデルにおける画像に対する事前マーク付きオプションがモデル応答に大きな影響を及ぼす現象について検討する。
本研究は,まず,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,そのモデルを予めマークされた選択肢のあるバージョンに公開する。
この結果から,中立条件下での回答に矛盾する場合でも,事前マーク付きオプションに対するモデルの反応が著しく変化していることが判明した。
包括的評価は、この一致性バイアスが、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証明している。
これらの結果は、事前にマークされたオプションで画像を処理する際に、これらのモデルの信頼性に潜在的に制限があることを示し、そのような視覚的手がかりが存在する可能性のある重要な意思決定コンテキストにおいて、それらの応用について重要な疑問を提起する。
関連論文リスト
- CNN-based explanation ensembling for dataset, representation and explanations evaluation [1.1060425537315088]
畳み込みモデルを用いた深層分類モデルによる説明文の要約の可能性について検討する。
実験と分析を通じて、モデル行動のより一貫性と信頼性のあるパターンを明らかにするために、説明を組み合わせることの意味を明らかにすることを目的とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-16T08:39:29Z) - Diffexplainer: Towards Cross-modal Global Explanations with Diffusion Models [51.21351775178525]
DiffExplainerは、言語ビジョンモデルを活用することで、マルチモーダルなグローバルな説明可能性を実現する新しいフレームワークである。
最適化されたテキストプロンプトに条件付けされた拡散モデルを使用し、クラス出力を最大化する画像を合成する。
生成した視覚的記述の分析により、バイアスと突発的特徴の自動識別が可能になる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-03T10:11:22Z) - Corpus Considerations for Annotator Modeling and Scaling [9.263562546969695]
一般的に使われているユーザトークンモデルは、より複雑なモデルよりも一貫して優れています。
以上の結果から,コーパス統計とアノテータモデリング性能の関係が明らかになった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-02T22:27:24Z) - Multi-modal Auto-regressive Modeling via Visual Words [96.25078866446053]
本稿では,視覚的特徴を大規模多モードモデルの語彙上の確率分布にマッピングする視覚的単語の概念を提案する。
さらに、LMM内の意味空間における視覚的特徴の分布と、視覚情報を表現するためにテキスト埋め込みを使用することの可能性について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-12T14:58:52Z) - Consistent Explanations in the Face of Model Indeterminacy via
Ensembling [12.661530681518899]
この研究は、モデル不確定性の存在下で予測モデルに対して一貫した説明を提供することの課題に対処する。
これらのシナリオで提供される説明の一貫性を高めるためのアンサンブル手法を導入する。
本研究は,説明文の解釈において,モデル不確定性を考慮することの重要性を強調した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-09T18:45:43Z) - Knowledge-Based Counterfactual Queries for Visual Question Answering [0.0]
本稿では,VQAモデルの動作を説明するための系統的手法を提案する。
そこで我々は,言語的モダリティをターゲットとした決定論的,最適,制御可能な単語レベルの置換を行うために,構造化知識ベースを利用する。
次に、そのような反実的な入力に対するモデルの応答を評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-05T08:00:30Z) - Beyond Trivial Counterfactual Explanations with Diverse Valuable
Explanations [64.85696493596821]
コンピュータビジョンの応用において、生成的対実法はモデルの入力を摂動させて予測を変更する方法を示す。
本稿では,多様性強化損失を用いて制約される不連続潜在空間における摂動を学習する反事実法を提案する。
このモデルは, 従来の最先端手法と比較して, 高品質な説明を生産する成功率を向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-18T12:57:34Z) - Improving the Reconstruction of Disentangled Representation Learners via Multi-Stage Modeling [55.28436972267793]
現在の自己エンコーダに基づく非絡み合い表現学習法は、(集合体)後部をペナルティ化し、潜伏因子の統計的独立を促進することで、非絡み合いを実現する。
本稿では,不整合因子をペナルティに基づく不整合表現学習法を用いて学習する,新しい多段階モデリング手法を提案する。
次に、低品質な再構成を、欠落した関連潜伏変数をモデル化するために訓練された別の深層生成モデルで改善する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-25T18:51:15Z) - Explainable Recommender Systems via Resolving Learning Representations [57.24565012731325]
説明はユーザー体験を改善し、システムの欠陥を発見するのに役立つ。
本稿では,表現学習プロセスの透明性を向上させることによって,説明可能な新しい推薦モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-21T05:30:48Z) - Explainable Matrix -- Visualization for Global and Local
Interpretability of Random Forest Classification Ensembles [78.6363825307044]
本研究では,ランダムフォレスト (RF) 解釈のための新しい可視化手法である Explainable Matrix (ExMatrix) を提案する。
単純なマトリックスのようなメタファで、行はルール、列は特徴、セルはルールを述語する。
ExMatrixの適用性は、異なる例を通じて確認され、RFモデルの解釈可能性を促進するために実際にどのように使用できるかを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-08T21:03:48Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。