Fugu-MT 論文翻訳(概要): Assessing Modality Bias in Video Question Answering Benchmarks with Multimodal Large Language Models

論文の概要: Assessing Modality Bias in Video Question Answering Benchmarks with Multimodal Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12763v1
Date: Thu, 22 Aug 2024 23:32:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-26 16:28:47.759655
Title: Assessing Modality Bias in Video Question Answering Benchmarks with Multimodal Large Language Models
Title（参考訳）: マルチモーダル大言語モデルを用いたビデオ質問応答におけるモダリティバイアスの評価
Authors: Jean Park, Kuk Jin Jang, Basam Alasaly, Sriharsha Mopidevi, Andrew Zolensky, Eric Eaton, Insup Lee, Kevin Johnson,
Abstract要約: 我々は、VidQAベンチマークとデータセットのバイアスを特定するために、MIS(Modality importance score)を導入する。また,最新のMLLMを用いてモダリティの重要度を推定する手法を提案する。以上の結果から,既存のデータセットでは,モダリティの不均衡による情報統合が効果的に行われていないことが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.841405829775852
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Multimodal large language models (MLLMs) can simultaneously process visual, textual, and auditory data, capturing insights that complement human analysis. However, existing video question-answering (VidQA) benchmarks and datasets often exhibit a bias toward a single modality, despite the goal of requiring advanced reasoning skills that integrate diverse modalities to answer the queries. In this work, we introduce the modality importance score (MIS) to identify such bias. It is designed to assess which modality embeds the necessary information to answer the question. Additionally, we propose an innovative method using state-of-the-art MLLMs to estimate the modality importance, which can serve as a proxy for human judgments of modality perception. With this MIS, we demonstrate the presence of unimodal bias and the scarcity of genuinely multimodal questions in existing datasets. We further validate the modality importance score with multiple ablation studies to evaluate the performance of MLLMs on permuted feature sets. Our results indicate that current models do not effectively integrate information due to modality imbalance in existing datasets. Our proposed MLLM-derived MIS can guide the curation of modality-balanced datasets that advance multimodal learning and enhance MLLMs' capabilities to understand and utilize synergistic relations across modalities.
Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal large language model)は、視覚、テキスト、聴覚データを同時に処理し、人間の分析を補完する洞察を捉える。しかしながら、既存のビデオ質問回答(VidQA)ベンチマークとデータセットは、クエリに応答するために多様なモダリティを統合する高度な推論スキルを必要とするにもかかわらず、単一のモダリティに対するバイアスを示すことが多い。本研究では,そのようなバイアスを特定するために,モダリティ重要度スコア(MIS)を導入する。質問に答えるためにどのモダリティが必要な情報を埋め込むかを評価するように設計されている。さらに,モーダリティの重要度を推定するために,最新のMLLMを用いた革新的な手法を提案する。このMISを用いて、既存のデータセットにおける一助バイアスの存在と、真に多モーダルな質問の欠如を実証する。さらに,多変量特徴集合上でのMLLMの性能を評価するために,複数のアブレーション研究によるモダリティ重要度スコアを検証した。以上の結果から,既存のデータセットでは,モダリティの不均衡による情報統合が効果的に行われていないことが示唆された。提案したMLLMから派生したMISは,マルチモーダル学習を推進し,モーダル間の相乗関係を理解し,活用するMLLMの能力を向上するモダリティバランスデータセットのキュレーションを導出することができる。

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