論文の概要: Cross-Modal Consistency in Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09273v1
• Date: Thu, 14 Nov 2024 08:22:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 15:25:23.831699
• Title: Cross-Modal Consistency in Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: マルチモーダル大言語モデルにおけるクロスモーダル一貫性
• Authors: Xiang Zhang, Senyu Li, Ning Shi, Bradley Hauer, Zijun Wu, Grzegorz Kondrak, Muhammad Abdul-Mageed, Laks V. S. Lakshmanan,
• Abstract要約: クロスモーダル一貫性という新しい概念を導入する。 実験結果から, GPT-4V内における視覚と言語モダリティの矛盾が明らかとなった。 我々の研究は、そのようなモデルの適切な利用に関する洞察と、その設計を強化するための潜在的な道のヒントを得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.229271701817616
• License:
• Abstract: Recent developments in multimodal methodologies have marked the beginning of an exciting era for models adept at processing diverse data types, encompassing text, audio, and visual content. Models like GPT-4V, which merge computer vision with advanced language processing, exhibit extraordinary proficiency in handling intricate tasks that require a simultaneous understanding of both textual and visual information. Prior research efforts have meticulously evaluated the efficacy of these Vision Large Language Models (VLLMs) in various domains, including object detection, image captioning, and other related fields. However, existing analyses have often suffered from limitations, primarily centering on the isolated evaluation of each modality's performance while neglecting to explore their intricate cross-modal interactions. Specifically, the question of whether these models achieve the same level of accuracy when confronted with identical task instances across different modalities remains unanswered. In this study, we take the initiative to delve into the interaction and comparison among these modalities of interest by introducing a novel concept termed cross-modal consistency. Furthermore, we propose a quantitative evaluation framework founded on this concept. Our experimental findings, drawn from a curated collection of parallel vision-language datasets developed by us, unveil a pronounced inconsistency between the vision and language modalities within GPT-4V, despite its portrayal as a unified multimodal model. Our research yields insights into the appropriate utilization of such models and hints at potential avenues for enhancing their design.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル手法の最近の発展は、テキスト、オーディオ、ビジュアルコンテンツを含む多様なデータ型を処理するモデルにとって、エキサイティングな時代の始まりである。 コンピュータビジョンと高度な言語処理を融合したGPT-4Vのようなモデルは、テキスト情報と視覚情報の両方を同時に理解する必要のある複雑なタスクを扱うのに非常に熟練している。 これまでの研究は、オブジェクト検出、画像キャプション、その他の関連分野を含む様々な領域におけるビジョン大言語モデル(VLLM)の有効性を慎重に評価してきた。 しかし、既存の分析はしばしば制限に悩まされ、主にそれぞれのモダリティのパフォーマンスの孤立した評価に焦点を合わせながら、複雑なクロスモーダル相互作用の探索を怠っている。 具体的には、異なるモードで同一のタスクインスタンスに直面する場合、これらのモデルが同じレベルの精度を達成するかどうかの問題が未解決のままである。 本研究では,クロスモーダル一貫性という新しい概念を導入することにより,これらのモダリティ間の相互作用と比較を探求する。 さらに,この概念に基づく定量的評価フレームワークを提案する。 筆者らが開発した並列視覚言語データセットの収集から得られた実験結果から,GPT-4Vにおける視覚と言語モダリティの矛盾が明らかとなった。 我々の研究は、そのようなモデルの適切な利用に関する洞察と、その設計を強化するための潜在的な道のヒントを得る。

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