論文の概要: Understanding the Limits of Vision Language Models Through the Lens of the Binding Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00238v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 22:24:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:51:11.940454
• Title: Understanding the Limits of Vision Language Models Through the Lens of the Binding Problem
• Title（参考訳）: 束縛問題のレンズによる視覚言語モデルの限界を理解する
• Authors: Declan Campbell, Sunayana Rane, Tyler Giallanza, Nicolò De Sabbata, Kia Ghods, Amogh Joshi, Alexander Ku, Steven M. Frankland, Thomas L. Griffiths, Jonathan D. Cohen, Taylor W. Webb,
• Abstract要約: 現状の視覚言語モデルは、人間がほぼ完璧な精度で実行する基本的多目的推論タスクにおいて、驚くほどの失敗を示します。 我々は、最先端のVLMのファジィ障害の多くは、結合問題に起因するものだと説明でき、これらの障害モードは、ヒト脳における迅速なフィードフォワード処理によって引き起こされる制限と著しく類似していることを発見した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.27516441519387
• License:
• Abstract: Recent work has documented striking heterogeneity in the performance of state-of-the-art vision language models (VLMs), including both multimodal language models and text-to-image models. These models are able to describe and generate a diverse array of complex, naturalistic images, yet they exhibit surprising failures on basic multi-object reasoning tasks -- such as counting, localization, and simple forms of visual analogy -- that humans perform with near perfect accuracy. To better understand this puzzling pattern of successes and failures, we turn to theoretical accounts of the binding problem in cognitive science and neuroscience, a fundamental problem that arises when a shared set of representational resources must be used to represent distinct entities (e.g., to represent multiple objects in an image), necessitating the use of serial processing to avoid interference. We find that many of the puzzling failures of state-of-the-art VLMs can be explained as arising due to the binding problem, and that these failure modes are strikingly similar to the limitations exhibited by rapid, feedforward processing in the human brain.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究は、マルチモーダル言語モデルとテキスト・ツー・イメージモデルの両方を含む最先端のビジョン言語モデル(VLM)の性能において、顕著な不均一性を文書化してきた。 これらのモデルは、多種多様な複雑で自然主義的なイメージを記述し、生成することができるが、人間のほぼ完全な精度で実行する、カウント、ローカライゼーション、単純な視覚的アナロジーのような、基本的な多目的推論タスクに驚くべき失敗を示す。 この成功と失敗の混乱パターンをよりよく理解するために、我々は認知科学と神経科学における結合問題の理論的な説明に目を向ける。これは、共有された表現資源の集合が異なるエンティティ(例えば、画像内の複数のオブジェクトを表すために)を表現するために使用される必要がある場合に生じる基本的問題であり、干渉を避けるためにシリアル処理を使用する必要がある。 現状のVLMのファジィ障害の多くは、結合問題に起因するものだと説明でき、これらの障害モードは、ヒト脳の迅速なフィードフォワード処理によって引き起こされる限界と著しく類似している。

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