論文の概要: Insight Over Sight? Exploring the Vision-Knowledge Conflicts in Multimodal LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08145v1
• Date: Thu, 10 Oct 2024 17:31:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-31 05:05:45.027646
• Title: Insight Over Sight? Exploring the Vision-Knowledge Conflicts in Multimodal LLMs
• Title（参考訳）: 視力に関する洞察 : マルチモーダルLLMにおける視覚知識の対立を探る
• Authors: Xiaoyuan Liu, Wenxuan Wang, Youliang Yuan, Jen-tse Huang, Qiuzhi Liu, Pinjia He, Zhaopeng Tu,
• Abstract要約: 本稿では,マルチモーダル大言語モデル(MLLM)におけるコモンセンスレベルの視覚知識衝突の問題について考察する。 MLLMのコンフリクトのシミュレーションと評価を目的としたベンチマークを確立するため,人間のループ品質制御を付加した自動パイプラインを導入する。 各種モデルファミリーにおける9つの代表MLLMのコンフリクト分解能を評価し,テキストクエリに顕著なオーバー信頼度を求める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.74117540987519
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper explores the problem of commonsense-level vision-knowledge conflict in Multimodal Large Language Models (MLLMs), where visual information contradicts model's internal commonsense knowledge (see Figure 1). To study this issue, we introduce an automated pipeline, augmented with human-in-the-loop quality control, to establish a benchmark aimed at simulating and assessing the conflicts in MLLMs. Utilizing this pipeline, we have crafted a diagnostic benchmark comprising 374 original images and 1,122 high-quality question-answer (QA) pairs. This benchmark covers two types of conflict target and three question difficulty levels, providing a thorough assessment tool. Through this benchmark, we evaluate the conflict-resolution capabilities of nine representative MLLMs across various model families and find a noticeable over-reliance on textual queries. Drawing on these findings, we propose a novel prompting strategy, "Focus-on-Vision" (FoV), which markedly enhances MLLMs' ability to favor visual data over conflicting textual knowledge. Our detailed analysis and the newly proposed strategy significantly advance the understanding and mitigating of vision-knowledge conflicts in MLLMs. The data and code are made publicly available.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチモーダル大言語モデル(MLLM)におけるコモンセンスレベルの視覚知識衝突の問題について考察する。 そこで本研究では,MLLMの競合をシミュレーションし,評価するためのベンチマークを構築するために,人間のループ品質制御を付加した自動パイプラインを提案する。 このパイプラインを利用して、374のオリジナル画像と1,122の高品質質問応答(QA)ペアからなる診断ベンチマークを構築した。 このベンチマークでは、2種類の競合目標と3つの問題問題レベルをカバーし、徹底的な評価ツールを提供する。 本ベンチマークにより,9種類のMLLMのコンフリクト分解能の評価を行い,テキストクエリに顕著なオーバー信頼度を求める。 これらの知見をもとに,MLLMがテキスト知識の矛盾に対して視覚的データを好む能力を著しく向上させる新たなプロンプト戦略であるFocus-on-Vision(FoV)を提案する。 本研究の詳細な分析と新たな戦略は,MLLMにおける視覚知識紛争の理解と緩和を著しく進めるものである。 データとコードは公開されています。

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