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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00083v3
• Date: Fri, 06 Dec 2024 02:01:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 16:26:41.575365
• 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: MLLM(Multi-modal large language model)は、テキストと視覚データの統合に優れるが、曖昧さや不完全な視覚刺激を解釈する際に体系的な課題に直面する。 本研究では3D、回転、顔と面の欠如といった特徴を特徴とする幾何的刺激のデータセットを用いて、統計モデルを用いてこれらの誤差を駆動する要因を分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-modal large language models (MLLMs), such as GPT-4o, excel at integrating text and visual data but face systematic challenges when interpreting ambiguous or incomplete visual stimuli. This study leverages statistical modeling to analyze the factors driving these errors, using a dataset of geometric stimuli characterized by features like 3D, rotation, and missing face/side. We applied parametric methods, non-parametric methods, and ensemble techniques to predict classification errors, with the non-linear gradient boosting model achieving the highest performance (AUC=0.85) during cross-validation. Feature importance analysis highlighted difficulties in depth perception and reconstructing incomplete structures as key contributors to misclassification. These findings demonstrate the effectiveness of statistical approaches for uncovering limitations in MLLMs and offer actionable insights for enhancing model architectures by integrating contextual reasoning mechanisms.
• Abstract（参考訳）: GPT-4oのようなマルチモーダルな大言語モデル(MLLM)は、テキストと視覚データの統合が優れているが、曖昧さや不完全な視覚刺激を解釈する際に体系的な課題に直面している。 本研究では3D、回転、顔と面の欠如といった特徴を特徴とする幾何的刺激のデータセットを用いて、統計モデルを用いてこれらの誤差を駆動する要因を分析する。 パラメトリック法, 非パラメトリック法, アンサンブル法を用いて分類誤差を予測し, クロスバリデーション時に最高性能(AUC=0.85)を達成した。 特徴的重要性分析は、不完全構造を誤分類の主要な要因として、深度知覚と再構成の難しさを強調した。 これらの結果は,MLLMの制約を明らかにするための統計的アプローチの有効性を示し,文脈推論機構を統合することでモデルアーキテクチャの強化に向けた実用的な洞察を提供する。

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