論文の概要: Reasoning Limitations of Multimodal Large Language Models. A case study of Bongard Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01173v1
• Date: Sat, 02 Nov 2024 08:06:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:51:06.767225
• Title: Reasoning Limitations of Multimodal Large Language Models. A case study of Bongard Problems
• Title（参考訳）: マルチモーダル大言語モデルの推論限界 : ボナード問題を事例として
• Authors: Mikołaj Małkiński, Szymon Pawlonka, Jacek Mańdziuk,
• Abstract要約: ボナード問題(BP)は視覚的推論における根本的な課題である。 マルチモーダル・大型言語モデル(MLLM)は、視覚と言語を組み合わせて設計されており、BPに対処できる。 実験により、BPの解法におけるMLLMの重大な限界が明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Abstract visual reasoning (AVR) encompasses a suite of tasks whose solving requires the ability to discover common concepts underlying the set of pictures through an analogy-making process, similarly to human IQ tests. Bongard Problems (BPs), proposed in 1968, constitute a fundamental challenge in this domain mainly due to their requirement to combine visual reasoning and verbal description. This work poses a question whether multimodal large language models (MLLMs) inherently designed to combine vision and language are capable of tackling BPs. To this end, we propose a set of diverse MLLM-suited strategies to tackle BPs and examine four popular proprietary MLLMs: GPT-4o, GPT-4 Turbo, Gemini 1.5 Pro, and Claude 3.5 Sonnet, and four open models: InternVL2-8B, LLaVa-1.6 Mistral-7B, Phi-3.5-Vision, and Pixtral 12B. The above MLLMs are compared on three BP datasets: a set of original BP instances relying on synthetic, geometry-based images and two recent datasets based on real-world images, i.e., Bongard-HOI and Bongard-OpenWorld. The experiments reveal significant limitations of MLLMs in solving BPs. In particular, the models struggle to solve the classical set of synthetic BPs, despite their visual simplicity. Though their performance ameliorates on real-world concepts expressed in Bongard-HOI and Bongard-OpenWorld, the models still have difficulty in utilizing new information to improve their predictions, as well as utilizing a dialog context window effectively. To capture the reasons of performance discrepancy between synthetic and real-world AVR domains, we propose Bongard-RWR, a new BP dataset consisting of real-world images that translates concepts from hand-crafted synthetic BPs to real-world concepts. The MLLMs' results on Bongard-RWR suggest that their poor performance on classical BPs is not due to domain specificity but rather reflects their general AVR limitations.
• Abstract（参考訳）: 抽象的視覚推論(AVR)は、人間のIQテストと同様に、画像の集合の裏にある共通概念を発見する能力を必要とする一連のタスクを含んでいる。 1968年に提案されたボンガード問題(BPs)は、主に視覚的推論と言語記述を組み合わせる必要性から、この分野における根本的な課題となっている。 この研究は、視覚と言語を組み合わせたマルチモーダルな大規模言語モデル(MLLM)がBPに対処できるかどうかという問題を引き起こす。 そこで本研究では,BPに対処する多種多様なMLLM対応戦略を提案し,GPT-4o, GPT-4 Turbo, Gemini 1.5 Pro, Claude 3.5 Sonnetの4種類のMLLMと,InternVL2-8B, LLaVa-1.6 Mistral-7B, Phi-3.5-Vision, Pixtral 12Bの4つのオープンモデルについて検討する。 上記のMLLMは3つのBPデータセットで比較される: 合成、幾何ベースの画像に依存するBPインスタンスのセットと、実世界の画像に基づく最近の2つのデータセット、ボンガード-HOIとボンガード-OpenWorld。 この実験は、BPの解法におけるMLLMの重大な限界を明らかにした。 特に、モデルは視覚的単純さにもかかわらず、古典的な合成BPの集合を解くのに苦労している。 その性能は、Bongard-HOIとBongard-OpenWorldで表現された現実世界の概念に改善されているが、これらのモデルは、新しい情報を活用して予測を改善するのが困難であり、また、ダイアログコンテキストウィンドウを効果的に活用する。 そこで本研究では,手作りの合成BPから実世界の概念へ変換する実世界の画像からなるBPデータセットであるBongard-RWRを提案する。 MLLMsがBongard-RWRで行った結果は、従来のBPの低性能はドメイン特異性によるものではなく、一般的なAVR制限を反映していることを示唆している。

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