論文の概要: Order Matters: Exploring Order Sensitivity in Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16983v1
• Date: Tue, 22 Oct 2024 13:05:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:25:18.275561
• Title: Order Matters: Exploring Order Sensitivity in Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: 順序問題:多モーダル大言語モデルにおける順序感性を探る
• Authors: Zhijie Tan, Xu Chu, Weiping Li, Tong Mo,
• Abstract要約: マルチモーダル入力の順序を変えることで、モデルの性能が高度な性能とランダムな推測の間で変動することを発見した。 この現象は、単一のモダリティ(テキストのみまたは画像のみ)と混合モダリティ(画像-テキスト-ペア)の両方の文脈に存在する。 MLLM評価における順序バイアスに対処する新しい指標である位置不変精度(PIA)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.622219099903067
• License:
• Abstract: Multimodal Large Language Models (MLLMs) utilize multimodal contexts consisting of text, images, or videos to solve various multimodal tasks. However, we find that changing the order of multimodal input can cause the model's performance to fluctuate between advanced performance and random guessing. This phenomenon exists in both single-modality (text-only or image-only) and mixed-modality (image-text-pair) contexts. Furthermore, we demonstrate that popular MLLMs pay special attention to certain multimodal context positions, particularly the beginning and end. Leveraging this special attention, we place key video frames and important image/text content in special positions within the context and submit them to the MLLM for inference. This method results in average performance gains of 14.7% for video-caption matching and 17.8% for visual question answering tasks. Additionally, we propose a new metric, Position-Invariant Accuracy (PIA), to address order bias in MLLM evaluation. Our research findings contribute to a better understanding of Multi-Modal In-Context Learning (MMICL) and provide practical strategies for enhancing MLLM performance without increasing computational costs.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、テキスト、画像、ビデオからなるマルチモーダルコンテキストを用いて、様々なマルチモーダルタスクを解決する。 しかし、マルチモーダル入力の順序を変えることで、モデルの性能が高度な性能とランダムな推測の間で変動することが判明した。 この現象は、単一のモダリティ(テキストのみまたは画像のみ)と混合モダリティ(画像-テキスト-ペア)の両方の文脈に存在する。 さらに、一般的なMLLMは、特定のマルチモーダルコンテキスト位置、特に開始と終了に特に注意を払っていることを示す。 この特別な注意を生かして、重要なビデオフレームと重要な画像/テキストコンテンツをコンテキスト内の特別な位置に配置し、推論のためにMLLMに送信する。 この方法では、ビデオキャプションマッチングでは平均14.7%、視覚的質問応答タスクでは17.8%のパフォーマンス向上が達成される。 さらに,MLLM評価における順序バイアスに対処する新しい指標である位置不変精度(PIA)を提案する。 本研究は,Multi-Modal In-Context Learning(MMICL)の理解の向上に寄与し,計算コストを増大させることなくMLLM性能を向上させるための実践的戦略を提供する。

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