論文の概要: Visual-Oriented Fine-Grained Knowledge Editing for MultiModal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12790v1
• Date: Tue, 19 Nov 2024 14:49:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:13:12.089441
• Title: Visual-Oriented Fine-Grained Knowledge Editing for MultiModal Large Language Models
• Title（参考訳）: マルチモーダル大言語モデルのためのビジュアル指向の細粒度知識編集
• Authors: Zhen Zeng, Leijiang Gu, Xun Yang, Zhangling Duan, Zenglin Shi, Meng Wang,
• Abstract要約: 既存の知識編集は、主にテキスト指向で粗いシナリオに焦点を当てている。 本稿では,複数の対話型エンティティを持つ画像の正確な編集をターゲットとした,視覚指向できめ細かなマルチモーダル知識編集タスクを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.26930296101678
• License:
• Abstract: Knowledge editing aims to efficiently and cost-effectively correct inaccuracies and update outdated information. Recently, there has been growing interest in extending knowledge editing from Large Language Models (LLMs) to Multimodal Large Language Models (MLLMs), which integrate both textual and visual information, introducing additional editing complexities. Existing multimodal knowledge editing works primarily focus on text-oriented, coarse-grained scenarios, failing to address the unique challenges posed by multimodal contexts. In this paper, we propose a visual-oriented, fine-grained multimodal knowledge editing task that targets precise editing in images with multiple interacting entities. We introduce the Fine-Grained Visual Knowledge Editing (FGVEdit) benchmark to evaluate this task. Moreover, we propose a Multimodal Scope Classifier-based Knowledge Editor (MSCKE) framework. MSCKE leverages a multimodal scope classifier that integrates both visual and textual information to accurately identify and update knowledge related to specific entities within images. This approach ensures precise editing while preserving irrelevant information, overcoming the limitations of traditional text-only editing methods. Extensive experiments on the FGVEdit benchmark demonstrate that MSCKE outperforms existing methods, showcasing its effectiveness in solving the complex challenges of multimodal knowledge editing.
• Abstract（参考訳）: 知識編集は、不正確さを効率的かつ効果的に修正し、古い情報を更新することを目的としている。 近年,Large Language Models (LLMs) から Multimodal Large Language Models (MLLMs) への知識編集への関心が高まっている。 既存のマルチモーダル知識編集は、主にテキスト指向で粗いシナリオに焦点を当て、マルチモーダルコンテキストによって引き起こされる固有の課題に対処できない。 本稿では,複数の対話型エンティティを持つ画像の正確な編集をターゲットとした,視覚指向できめ細かなマルチモーダル知識編集タスクを提案する。 この課題を評価するために、FGVEdit(Fen-Grained Visual Knowledge Editing)ベンチマークを導入する。 さらに,マルチモーダルスコープ分類器に基づく知識エディタ(MSCKE)フレームワークを提案する。 MSCKEは、視覚情報とテキスト情報を統合するマルチモーダルスコープ分類器を利用して、画像内の特定のエンティティに関連する知識を正確に識別し、更新する。 このアプローチは、従来のテキストのみの編集方法の制限を克服し、無関係な情報を保持しながら正確な編集を保証する。 FGVEditベンチマークの大規模な実験により、MSCKEは既存の手法よりも優れており、マルチモーダル知識編集の複雑な課題を解決する上での有効性を示している。

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