論文の概要: Blocks as Probes: Dissecting Categorization Ability of Large Multimodal Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01560v1
• Date: Tue, 3 Sep 2024 02:55:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 03:06:29.177257
• Title: Blocks as Probes: Dissecting Categorization Ability of Large Multimodal Models
• Title（参考訳）: プローブとしてのブロック:大規模マルチモーダルモデルの分類能力の分離
• Authors: Bin Fu, Qiyang Wan, Jialin Li, Ruiping Wang, Xilin Chen,
• Abstract要約: 近年,LMM (Large Multimodal Models) の開発が進んでいる。 我々はComBoと呼ばれる複合ブロックをベースとした新しい、挑戦的で効率的なベンチマークを提案し、このベンチマークは不整合評価フレームワークを提供する。 LMMは、新しいカテゴリーを学習する際に許容できる一般化能力を示すが、多くの点で人間に比べてまだギャップがある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.47100708645748
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Categorization, a core cognitive ability in humans that organizes objects based on common features, is essential to cognitive science as well as computer vision. To evaluate the categorization ability of visual AI models, various proxy tasks on recognition from datasets to open world scenarios have been proposed. Recent development of Large Multimodal Models (LMMs) has demonstrated impressive results in high-level visual tasks, such as visual question answering, video temporal reasoning, etc., utilizing the advanced architectures and large-scale multimodal instruction tuning. Previous researchers have developed holistic benchmarks to measure the high-level visual capability of LMMs, but there is still a lack of pure and in-depth quantitative evaluation of the most fundamental categorization ability. According to the research on human cognitive process, categorization can be seen as including two parts: category learning and category use. Inspired by this, we propose a novel, challenging, and efficient benchmark based on composite blocks, called ComBo, which provides a disentangled evaluation framework and covers the entire categorization process from learning to use. By analyzing the results of multiple evaluation tasks, we find that although LMMs exhibit acceptable generalization ability in learning new categories, there are still gaps compared to humans in many ways, such as fine-grained perception of spatial relationship and abstract category understanding. Through the study of categorization, we can provide inspiration for the further development of LMMs in terms of interpretability and generalization.
• Abstract（参考訳）: 分類は、共通の特徴に基づいてオブジェクトを整理する人間の中核的な認知能力であり、認知科学だけでなくコンピュータビジョンにも不可欠である。 ビジュアルAIモデルの分類能力を評価するため、データセットからオープンワールドシナリオへの認識における様々なプロキシタスクが提案されている。 近年のLMM(Large Multimodal Models)は,視覚的質問応答やビデオ時間的推論,高度なアーキテクチャの活用,大規模マルチモーダル指導のチューニングなど,高度な視覚的タスクにおいて顕著な成果を上げている。 従来の研究者は、LMMの高レベルな視覚能力を測定するための総合的なベンチマークを開発してきたが、最も基本的な分類能力の純粋で詳細な定量的評価はいまだに存在しない。 人間の認知過程の研究によると、分類はカテゴリー学習とカテゴリー利用の2つの部分を含むと見なすことができる。 そこで我々はComBoという複合ブロックをベースとした,新しい,挑戦的で効率的なベンチマークを提案し,このベンチマークは不整合評価フレームワークを提供し,学習から使用までの分類プロセス全体をカバーしている。 複数の評価課題の結果を分析することで,LMMは新たなカテゴリの学習において許容できる一般化能力を示すが,空間的関係のきめ細かい認識や抽象的カテゴリ理解など,多くの点で人間との違いがあることがわかった。 分類の研究を通じて、解釈可能性と一般化の観点からLMMのさらなる発展にインスピレーションを与えることができる。

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