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: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 07:07:05.254988
• 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: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• 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。

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