論文の概要: Unraveling Cross-Modality Knowledge Conflicts in Large Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03659v2
• Date: Fri, 11 Oct 2024 15:07:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 20:48:16.629477
• Title: Unraveling Cross-Modality Knowledge Conflicts in Large Vision-Language Models
• Title（参考訳）: 大規模視覚言語モデルにおけるモダリティ間の知識紛争の解き放つ
• Authors: Tinghui Zhu, Qin Liu, Fei Wang, Zhengzhong Tu, Muhao Chen,
• Abstract要約: LVLM(Large Vision-Language Models)は、マルチモーダル入力をキャプチャし、推論する能力を示す。 これらのモデルは、そのビジョンと言語コンポーネント間の表現された知識の不整合から生じるパラメトリックな知識の衝突を招きやすい。 我々は、それらを検出し、解釈し、緩和するための体系的なアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.76903352835436
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Vision-Language Models (LVLMs) have demonstrated impressive capabilities for capturing and reasoning over multimodal inputs. However, these models are prone to parametric knowledge conflicts, which arise from inconsistencies of represented knowledge between their vision and language components. In this paper, we formally define the problem of $\textbf{cross-modality parametric knowledge conflict}$ and present a systematic approach to detect, interpret, and mitigate them. We introduce a pipeline that identifies conflicts between visual and textual answers, showing a persistently high conflict rate across modalities in recent LVLMs regardless of the model size. We further investigate how these conflicts interfere with the inference process and propose a contrastive metric to discern the conflicting samples from the others. Building on these insights, we develop a novel dynamic contrastive decoding method that removes undesirable logits inferred from the less confident modality components based on answer confidence. For models that do not provide logits, we also introduce two prompt-based strategies to mitigate the conflicts. Our methods achieve promising improvements in accuracy on both the ViQuAE and InfoSeek datasets. Specifically, using LLaVA-34B, our proposed dynamic contrastive decoding improves an average accuracy of 2.24%.
• Abstract（参考訳）: LVLM(Large Vision-Language Models)は、マルチモーダル入力をキャプチャし、推論する能力を示す。 しかし、これらのモデルは、そのビジョンと言語構成要素の間の表現された知識の不整合から生じるパラメトリックな知識の矛盾を招きやすい。 本稿では,$\textbf{cross-modality parametric knowledge conflict}$の問題を正式に定義し,それらを検出,解釈,緩和するための体系的なアプローチを提案する。 モデルのサイズに関わらず,近年のLVLMにおけるモダリティ間のコンフリクトレートが持続的に高いことを示す,視覚的およびテキスト的回答間のコンフリクトを識別するパイプラインを導入する。 さらに、これらの競合がどのように推論プロセスに干渉するかを考察し、競合するサンプルを他者から識別するための対照的な指標を提案する。 これらの知見に基づいて,回答信頼度に基づく不確実性成分から推定される望ましくないロジットを除去する動的コントラスト復号法を開発した。 ログを提供しないモデルに対しては、競合を緩和するための2つのプロンプトベースの戦略を導入します。 提案手法は,ViQuAEデータセットとInfoSeekデータセットの両方において,有望な精度向上を実現する。 具体的には、LLaVA-34Bを用いて、動的コントラストデコーディングにより平均2.24%の精度が向上する。

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