論文の概要: Understanding the Role of LLMs in Multimodal Evaluation Benchmarks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12329v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 07:49:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:44:23.291475
• Title: Understanding the Role of LLMs in Multimodal Evaluation Benchmarks
• Title（参考訳）: マルチモーダル評価ベンチマークにおけるLLMの役割の理解
• Authors: Botian Jiang, Lei Li, Xiaonan Li, Zhaowei Li, Xiachong Feng, Lingpeng Kong, Qi Liu, Xipeng Qiu,
• Abstract要約: 本稿では,MLLM評価におけるLarge Language Model (LLM)バックボーンの役割について検討する。 本研究は4つのMLLMベンチマークと8つの最先端MLLMベンチマークを含む。 鍵となる発見は、いくつかのベンチマークでは視覚的な入力がなくても高いパフォーマンスを実現しており、最大50%のエラーレートは、LLMバックボーンにおける不十分な世界的知識に起因していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.59035801244278
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• Abstract: The rapid advancement of Multimodal Large Language Models (MLLMs) has been accompanied by the development of various benchmarks to evaluate their capabilities. However, the true nature of these evaluations and the extent to which they assess multimodal reasoning versus merely leveraging the underlying Large Language Model (LLM) backbone remain unclear. This paper presents a comprehensive investigation into the role of LLM backbones in MLLM evaluation, focusing on two critical aspects: the degree to which current benchmarks truly assess multimodal reasoning and the influence of LLM prior knowledge on performance. Specifically, we introduce a modified evaluation protocol to disentangle the contributions of the LLM backbone from multimodal integration, and an automatic knowledge identification technique for diagnosing whether LLMs equip the necessary knowledge for corresponding multimodal questions. Our study encompasses four diverse MLLM benchmarks and eight state-of-the-art MLLMs. Key findings reveal that some benchmarks allow high performance even without visual inputs and up to 50\% of error rates can be attributed to insufficient world knowledge in the LLM backbone, indicating a heavy reliance on language capabilities. To address knowledge deficiencies, we propose a knowledge augmentation pipeline that achieves significant performance gains, with improvements of up to 60\% on certain datasets, resulting in a approximately 4x increase in performance. Our work provides crucial insights into the role of the LLM backbone in MLLMs, and highlights the need for more nuanced benchmarking approaches.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)の急速な進歩は、その能力を評価するための様々なベンチマークの開発に伴っている。 しかし、これらの評価の真の性質と、基礎となるLarge Language Model(LLM)のバックボーンを単に活用することよりも、マルチモーダル推論を評価する程度は、まだ不明である。 本稿では,MLLM 評価における LLM バックボーンの役割について,従来のベンチマークがマルチモーダル推論を真に評価する程度と,LLM の事前知識が性能に与える影響の2つの重要な側面に着目し,包括的に検討する。 具体的には,LLMのバックボーンをマルチモーダル統合から切り離すための改良された評価プロトコルと,LLMが対応するマルチモーダル質問に必要な知識を提供するかどうかを診断するための自動知識識別技術を導入する。 本研究は4つのMLLMベンチマークと8つの最先端MLLMベンチマークを含む。 重要な発見は、いくつかのベンチマークでは視覚的な入力がなくてもハイパフォーマンスが可能であり、最大50%のエラーレートはLLMバックボーンにおける不十分な世界的知識によるものであり、言語能力に大きく依存していることを示している。 知識不足に対処するため,特定のデータセットで最大60\%の改善を実現し,性能が約4倍に向上する知識向上パイプラインを提案する。 我々の研究は、MLLMにおけるLLMバックボーンの役割に関する重要な洞察を提供し、よりニュアンスなベンチマークアプローチの必要性を強調します。

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