論文の概要: Visual Error Patterns in Multi-Modal AI: A Statistical Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00083v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 01:20:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 21:11:21.344097
• Title: Visual Error Patterns in Multi-Modal AI: A Statistical Approach
• Title（参考訳）: マルチモーダルAIにおけるビジュアルエラーパターンの統計的アプローチ
• Authors: Ching-Yi Wang,
• Abstract要約: GPT-4oは、先進的なマルチモーダル能力の研究の焦点として選ばれた。 本研究では,機械駆動と人間駆動の視覚知覚の類似点と相違点について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial Intelligence (AI) has achieved transformative success across a wide range of domains, revolutionizing fields such as healthcare, education, and human-computer interaction. However, the mechanisms driving AI's performance often remain opaque, particularly in the context of large language models (LLMs), which have advanced at an unprecedented pace in recent years. Multi-modal large language models (MLLMs) like GPT-4o exemplify this evolution, integrating text, audio, and visual inputs to enable interaction across diverse domains. Despite their remarkable capabilities, these models remain largely "black boxes," offering limited insight into how they process multi-modal information internally. This lack of transparency poses significant challenges, including systematic biases, flawed associations, and unintended behaviors, which require careful investigation. Understanding the decision-making processes of MLLMs is both beneficial and essential for mitigating these challenges and ensuring their reliable deployment in critical applications. GPT-4o was chosen as the focus of this study for its advanced multi-modal capabilities, which allow simultaneous processing of textual and visual information. These capabilities make it an ideal model for investigating the parallels and distinctions between machine-driven and human-driven visual perception. While GPT-4o performs effectively in tasks involving structured and complete data, its reliance on bottom-up processing, which involves a feature-by-feature analysis of sensory inputs, presents challenges when interpreting complex or ambiguous stimuli. This limitation contrasts with human vision, which is remarkably adept at resolving ambiguity and reconstructing incomplete information through high-level cognitive processes.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、医療、教育、人間とコンピュータの相互作用といった分野に革命をもたらした。 しかし、AIのパフォーマンスを駆動するメカニズムは、特に近年では前例のないペースで進歩している大規模言語モデル(LLM)の文脈では、不透明なままであることが多い。 GPT-4oのようなマルチモーダルな大言語モデル(MLLM)はこの進化を実証し、テキスト、オーディオ、視覚入力を統合し、多様なドメイン間での対話を可能にする。 それらの優れた能力にもかかわらず、これらのモデルは「ブラックボックス」のままであり、内部でマルチモーダル情報を処理する方法についての限られた洞察を与えている。 この透明性の欠如は、体系的なバイアス、欠陥のある関連、意図しない行動など、注意深い調査を必要とする重大な課題を引き起こす。 MLLMの意思決定プロセスを理解することは、これらの課題を軽減し、重要なアプリケーションへの信頼性の高いデプロイを保証するためにも有用かつ不可欠です。 GPT-4oは、テキストと視覚情報の同時処理が可能な高度なマルチモーダル機能において、この研究の焦点に選ばれた。 これらの能力は、マシン駆動と人間駆動の視覚知覚の並行性と区別を研究するのに理想的なモデルである。 GPT-4oは構造化データと完全データを含むタスクにおいて効果的に機能するが、そのボトムアップ処理への依存は、複雑なまたは曖昧な刺激を解釈する際の課題である。 この制限は、曖昧さを解消し、ハイレベルな認知プロセスを通じて不完全な情報を再構築するのに非常に適している人間のビジョンとは対照的である。

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