論文の概要: Why context matters in VQA and Reasoning: Semantic interventions for VLM input modalities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01690v1
- Date: Wed, 2 Oct 2024 16:02:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-04 16:03:18.799019
- Title: Why context matters in VQA and Reasoning: Semantic interventions for VLM input modalities
- Title（参考訳）: VQAとReasoningでコンテキストが重要な理由:VLM入力モダリティに対する意味的介入
- Authors: Kenza Amara, Lukas Klein, Carsten Lüth, Paul Jäger, Hendrik Strobelt, Mennatallah El-Assady,
- Abstract要約: 画像とテキストのモダリティからの情報の統合が視覚言語モデル(VLM)予測の性能と振舞いに与える影響について検討する。
本稿では,VQAタスクの解決に視覚的内容が不可欠である様々な構成において,テキストと画像のモダリティの相互作用について検討する。
この結果から,モダリティ間の相補的な情報によって解答や推論の質が向上し,矛盾する情報がモデルの性能や信頼性を損なうことが明らかとなった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.859309032300402
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The various limitations of Generative AI, such as hallucinations and model failures, have made it crucial to understand the role of different modalities in Visual Language Model (VLM) predictions. Our work investigates how the integration of information from image and text modalities influences the performance and behavior of VLMs in visual question answering (VQA) and reasoning tasks. We measure this effect through answer accuracy, reasoning quality, model uncertainty, and modality relevance. We study the interplay between text and image modalities in different configurations where visual content is essential for solving the VQA task. Our contributions include (1) the Semantic Interventions (SI)-VQA dataset, (2) a benchmark study of various VLM architectures under different modality configurations, and (3) the Interactive Semantic Interventions (ISI) tool. The SI-VQA dataset serves as the foundation for the benchmark, while the ISI tool provides an interface to test and apply semantic interventions in image and text inputs, enabling more fine-grained analysis. Our results show that complementary information between modalities improves answer and reasoning quality, while contradictory information harms model performance and confidence. Image text annotations have minimal impact on accuracy and uncertainty, slightly increasing image relevance. Attention analysis confirms the dominant role of image inputs over text in VQA tasks. In this study, we evaluate state-of-the-art VLMs that allow us to extract attention coefficients for each modality. A key finding is PaliGemma's harmful overconfidence, which poses a higher risk of silent failures compared to the LLaVA models. This work sets the foundation for rigorous analysis of modality integration, supported by datasets specifically designed for this purpose.
- Abstract（参考訳）: 幻覚やモデル失敗など、生成AIの様々な制限は、視覚言語モデル(VLM)の予測における様々なモダリティの役割を理解することが重要である。
本稿では,視覚的質問応答(VQA)や推論タスクにおいて,画像とテキストのモダリティからの情報の統合がVLMのパフォーマンスと動作に与える影響について検討する。
この効果は,解答精度,推論品質,モデル不確実性,モダリティ関連性を通じて測定する。
本稿では,VQAタスクの解決に視覚的内容が不可欠である様々な構成において,テキストと画像のモダリティの相互作用について検討する。
コントリビューションには,(1)セマンティック・インターベンション(SI)-VQAデータセット,(2)様々なモード構成下での様々なVLMアーキテクチャのベンチマーク,(3)インタラクティブ・セマンティック・インターベンション(ISI)ツールなどが含まれている。
SI-VQAデータセットはベンチマークの基礎として機能し、ISIツールは画像やテキスト入力にセマンティックな介入をテストおよび適用するためのインターフェースを提供し、よりきめ細かい分析を可能にする。
この結果から,モダリティ間の相補的な情報によって解答や推論の質が向上し,矛盾する情報がモデルの性能や信頼性を損なうことが明らかとなった。
画像テキストアノテーションは精度と不確実性に最小限の影響を受け、画像の関連性はわずかに増大する。
注意分析は、VQAタスクにおけるテキスト上の画像入力の優位性を確認する。
本研究では,各モードに対する注意係数を抽出できる最先端のVLMを評価した。
重要な発見は、PaliGemmaの有害な過信であり、LLaVAモデルと比較してサイレント障害のリスクが高いことである。
この研究は、この目的のために特別に設計されたデータセットによってサポートされている、モダリティ統合の厳密な分析の基礎を定めている。
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