論文の概要: Do Vision-Language Models Really Understand Visual Language?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00193v1
• Date: Mon, 30 Sep 2024 19:45:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 10:14:04.677679
• Title: Do Vision-Language Models Really Understand Visual Language?
• Title（参考訳）: 視覚言語モデルは視覚言語を本当に理解しているか?
• Authors: Buse Giledereli, Yifan Hou, Yilei Tu, Mrinmaya Sachan,
• Abstract要約: ダイアグラムは、複雑な概念とその関係をイメージとして表現した視覚言語の典型例である。 近年の研究では、LVLM(Large Vision-Language Models)が図を含む複雑な推論タスクに対処できることが示唆されている。 本稿では,LVLMのダイアグラム理解能力を評価するための総合的なテストスイートを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.893398898373995
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual language is a system of communication that conveys information through symbols, shapes, and spatial arrangements. Diagrams are a typical example of a visual language depicting complex concepts and their relationships in the form of an image. The symbolic nature of diagrams presents significant challenges for building models capable of understanding them. Yet, recent studies seem to suggest that Large Vision-Language Models (LVLMs) can even tackle complex reasoning tasks involving diagrams. In this paper, we investigate this phenomenon by developing a comprehensive test suite to evaluate the diagram comprehension capability of LVLMs. Our test suite uses a variety of questions focused on concept entities and their relationships over a set of synthetic as well as real diagrams across several domains to evaluate the recognition and reasoning abilities of models. Our evaluation of three LVLMs (GPT-4V, GPT-4o, and Gemini) shows that while these models can accurately identify and reason about entities, their ability to understand relationships is notably limited. Further testing reveals that the decent performance on diagram understanding largely stems from leveraging their background knowledge as shortcuts to identify and reason about the relational information. Thus, we conclude that LVLMs have a limited capability for genuine diagram understanding, and their impressive performance in diagram reasoning is an illusion emanating from other confounding factors, such as the background knowledge in the models.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語は、シンボル、形状、空間的配置を通じて情報を伝達するコミュニケーションシステムである。 ダイアグラムは、複雑な概念とその関係をイメージとして表現した視覚言語の典型例である。 ダイアグラムの象徴的な性質は、それらを理解することのできるモデルを構築する上で重要な課題を示している。 しかし、近年の研究では、LVLM(Large Vision-Language Models)が図を含む複雑な推論タスクに取り組むことができることが示唆されている。 本稿では,LVLMのダイアグラム理解能力を評価するための総合的なテストスイートを開発することにより,この現象を解明する。 テストスイートでは、モデル認識と推論能力を評価するために、概念エンティティとそれらの関係に焦点をあてたさまざまな質問と、複数のドメインにわたる実際の図を用いています。 3つのLVLM (GPT-4V, GPT-4o, Gemini) を評価したところ, これらのモデルが実体を正確に識別し, 推論できる一方で, 関係を理解する能力は著しく制限されていることがわかった。 さらなるテストでは、図理解における適切なパフォーマンスは、背景知識を近道として活用して関係情報を識別し、推論することに起因することが明らかにされている。 したがって、LVLMは真の図解理解能力に限界があり、それらの図解推論における印象的な性能は、モデルにおける背景知識などの他の要因から生じる錯覚である。

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