論文の概要: Difficult Task Yes but Simple Task No: Unveiling the Laziness in Multimodal LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11437v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 09:40:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:04:07.464876
• Title: Difficult Task Yes but Simple Task No: Unveiling the Laziness in Multimodal LLMs
• Title（参考訳）: 難易度タスクはイエスだが簡単なタスクNo:マルチモーダルLLMにおける遅延を解消する
• Authors: Sihang Zhao, Youliang Yuan, Xiaoying Tang, Pinjia He,
• Abstract要約: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、現実世界の深い理解を示し、複雑なタスクを処理できる。 この記事では、この問題を深く掘り下げて、モデルが簡単な質問に答えるのが困難であることを明らかにする。 難解な質問と単純な質問の間のこのモデル行動の相違を、モデル怠慢(model laziness)と呼ぶ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.408456252353348
• License:
• Abstract: Multimodal Large Language Models (MLLMs) demonstrate a strong understanding of the real world and can even handle complex tasks. However, they still fail on some straightforward visual question-answering (VQA) problems. This paper dives deeper into this issue, revealing that models tend to err when answering easy questions (e.g. Yes/No questions) about an image, even though they can correctly describe it. We refer to this model behavior discrepancy between difficult and simple questions as model laziness. To systematically investigate model laziness, we manually construct LazyBench, a benchmark that includes Yes/No, multiple choice, short answer questions, and image description tasks that are related to the same subjects in the images. Based on LazyBench, we observe that laziness widely exists in current advanced MLLMs (e.g. GPT-4o, Gemini-1.5-pro, Claude 3 and LLaVA-v1.5-13B), and it is more pronounced on stronger models. We also analyze the VQA v2 (LLaVA-v1.5-13B) benchmark and find that about half of its failure cases are caused by model laziness, which further highlights the importance of ensuring that the model fully utilizes its capability. To this end, we conduct preliminary exploration on how to mitigate laziness and find that chain of thought (CoT) can effectively address this issue.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、現実世界の深い理解を示し、複雑なタスクを処理できる。 しかし、単純な視覚的質問答え(VQA)の問題ではまだ失敗している。 この論文はこの問題を深く掘り下げ、モデルが画像について簡単な質問(例えばイエス/ノーの質問)に答えるとき、正確に記述できるとしても、モデルは荒れがちであることを示した。 難解な質問と単純な質問の間のこのモデル行動の相違を、モデル怠慢(model laziness)と呼ぶ。 モデル遅延を体系的に調査するため,画像中の同じ主題に関連する,Yes/No,複数選択,短い回答質問,画像記述タスクを含むベンチマークであるLazyBenchを手作業で構築する。 LazyBenchに基づいて,現在進行しているMLLM(eg GPT-4o, Gemini-1.5-pro, Claude 3, LLaVA-v1.5-13B)では,遅延性が広く存在し,より強いモデルではより顕著である。 また、VQA v2 (LLaVA-v1.5-13B) ベンチマークを分析し、約半数の障害ケースがモデル遅延によって引き起こされていることを発見した。 この目的のために, 怠けを緩和する方法を予備検討し, 思考連鎖(CoT)がこの問題に効果的に対処できることを示す。

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