論文の概要: Both Text and Images Leaked! A Systematic Analysis of Data Contamination in Multimodal LLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03823v3
• Date: Sat, 20 Sep 2025 19:01:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 14:36:44.559151
• Title: Both Text and Images Leaked! A Systematic Analysis of Data Contamination in Multimodal LLM
• Title（参考訳）: テキストと画像が漏洩した!マルチモーダルLCMにおけるデータ汚染の系統解析
• Authors: Dingjie Song, Sicheng Lai, Mingxuan Wang, Shunian Chen, Lichao Sun, Benyou Wang,
• Abstract要約: マルチモーダルな大言語モデル (MLLM) はベンチマーク間で大幅に性能が向上した。 マルチモーダルデータ複雑性とマルチフェーズトレーニングのため,既存のLLM検出手法はMLLMでは不十分である。 我々は分析フレームワークMM-Detectを用いてマルチモーダルデータの汚染を分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.05486269607166
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid advancement of multimodal large language models (MLLMs) has significantly enhanced performance across benchmarks. However, data contamination-unintentional memorization of benchmark data during model training-poses critical challenges for fair evaluation. Existing detection methods for unimodal large language models (LLMs) are inadequate for MLLMs due to multimodal data complexity and multi-phase training. We systematically analyze multimodal data contamination using our analytical framework, MM-Detect, which defines two contamination categories-unimodal and cross-modal-and effectively quantifies contamination severity across multiple-choice and caption-based Visual Question Answering tasks. Evaluations on twelve MLLMs and five benchmarks reveal significant contamination, particularly in proprietary models and older benchmarks. Crucially, contamination sometimes originates during unimodal pre-training rather than solely from multimodal fine-tuning. Our insights refine contamination understanding, guiding evaluation practices and improving multimodal model reliability.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal large language model)の急速な進歩により、ベンチマーク全体の性能が大幅に向上した。 しかし, モデルトレーニング中のデータ汚染・意図しないベンチマークデータの暗記は, 公正な評価に重要な課題となる。 マルチモーダルデータ複雑性とマルチフェーズトレーニングのため,既存のLLM検出手法はMLLMでは不十分である。 分析フレームワークMM-Detectを用いてマルチモーダルデータの汚染を系統的に解析し,複数選択およびキャプションに基づく視覚質問応答タスクにおける汚染の重大度を効果的に定量化する。 12のMLLMと5のベンチマークに対する評価は、特にプロプライエタリなモデルや古いベンチマークにおいて顕著な汚染を示す。 重要なこととして、汚染はマルチモーダル微調整のみからではなく、単調な事前訓練中に生じることがある。 我々は,汚染の理解,評価の指導,マルチモーダルモデルの信頼性の向上について考察した。

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