論文の概要: RACQUET: Unveiling the Dangers of Overlooked Referential Ambiguity in Visual LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13835v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 13:25:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 13:24:43.965066
• Title: RACQUET: Unveiling the Dangers of Overlooked Referential Ambiguity in Visual LLMs
• Title（参考訳）: RACQUET:視覚的LLMにおける見過ごされた参照の曖昧さの危険を明らかにする
• Authors: Alberto Testoni, Barbara Plank, Raquel Fernández,
• Abstract要約: 本稿では,画像に基づく質問応答におけるあいまいさの異なる側面を対象とするデータセットであるRACQUETを紹介する。 我々は、その応答のあいまいさに対処する上で、最先端の大規模マルチモーダル言語モデルの過信に関する重大な制限と問題を明らかにする。 本結果は, 望ましくないステレオタイプに頼らずに不確実性に対処する頑健な戦略を持つモデルの導入の緊急性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.832360523402592
• License:
• Abstract: Ambiguity resolution is key to effective communication. While humans effortlessly address ambiguity through conversational grounding strategies, the extent to which current language models can emulate these strategies remains unclear. In this work, we examine referential ambiguity in image-based question answering by introducing RACQUET, a carefully curated dataset targeting distinct aspects of ambiguity. Through a series of evaluations, we reveal significant limitations and problems of overconfidence of state-of-the-art large multimodal language models in addressing ambiguity in their responses. The overconfidence issue becomes particularly relevant for RACQUET-BIAS, a subset designed to analyze a critical yet underexplored problem: failing to address ambiguity leads to stereotypical, socially biased responses. Our results underscore the urgency of equipping models with robust strategies to deal with uncertainty without resorting to undesirable stereotypes.
• Abstract（参考訳）: 曖昧さの解決は効果的なコミュニケーションの鍵です。 人間は会話の基盤戦略を通じて曖昧さに対処するが、現在の言語モデルがこれらの戦略をエミュレートできる範囲はいまだ不明である。 本研究では,画像に基づく質問応答における参照あいまいさについて,あいまいさの異なる側面を対象とする慎重に計算されたデータセットであるRACQUETを導入することにより検討する。 一連の評価を通じて,その応答のあいまいさに対処する上で,最先端の大規模マルチモーダル言語モデルの過度な信頼の限界と問題点を明らかにした。 RACQUET-BIAS(RACQUET-BIAS)は、曖昧さに対処できないという問題を分析するために設計されたサブセットである。 本結果は, 望ましくないステレオタイプに頼らずに不確実性に対処する頑健な戦略を持つモデルの導入の緊急性を強調した。

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