論文の概要: Unveiling Uncertainty: A Deep Dive into Calibration and Performance of Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14660v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 09:10:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 18:44:16.070763
• Title: Unveiling Uncertainty: A Deep Dive into Calibration and Performance of Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: 不確かさを解き明かす:マルチモーダル大言語モデルの校正と性能を深く掘り下げる
• Authors: Zijun Chen, Wenbo Hu, Guande He, Zhijie Deng, Zheng Zhang, Richang Hong,
• Abstract要約: MLLM(Multimodal large language model)は、画像キャプションや視覚的質問応答といったタスクの視覚的データとテキスト的データを組み合わせたモデルである。 医療や自動運転などの分野において、適切な不確実性校正は不可欠だが難しい。 本稿では,MLLMの代表例について,様々なシナリオにおけるキャリブレーションに着目して検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.81503322875839
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal large language models (MLLMs) combine visual and textual data for tasks such as image captioning and visual question answering. Proper uncertainty calibration is crucial, yet challenging, for reliable use in areas like healthcare and autonomous driving. This paper investigates representative MLLMs, focusing on their calibration across various scenarios, including before and after visual fine-tuning, as well as before and after multimodal training of the base LLMs. We observed miscalibration in their performance, and at the same time, no significant differences in calibration across these scenarios. We also highlight how uncertainty differs between text and images and how their integration affects overall uncertainty. To better understand MLLMs' miscalibration and their ability to self-assess uncertainty, we construct the IDK (I don't know) dataset, which is key to evaluating how they handle unknowns. Our findings reveal that MLLMs tend to give answers rather than admit uncertainty, but this self-assessment improves with proper prompt adjustments. Finally, to calibrate MLLMs and enhance model reliability, we propose techniques such as temperature scaling and iterative prompt optimization. Our results provide insights into improving MLLMs for effective and responsible deployment in multimodal applications. Code and IDK dataset: \href{https://github.com/hfutml/Calibration-MLLM}{https://github.com/hfutml/Calibration-MLLM}.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal large language model)は、画像キャプションや視覚的質問応答といったタスクの視覚的データとテキスト的データを組み合わせたモデルである。 医療や自動運転などの分野において、適切な不確実性校正は不可欠だが難しい。 本稿では,MLLMの視覚的微調整前後のキャリブレーションや,ベースLLMのマルチモーダルトレーニング前後のキャリブレーションに着目し,代表的MLLMについて検討する。 その結果, キャリブレーションの相違は認められなかったが, キャリブレーションの相違は認められなかった。 また、テキストと画像間の不確実性の違いと、それらの統合が全体的な不確実性に与える影響についても強調する。 MLLMの誤校正と、不確実性を自己評価する能力をよりよく理解するために、未知をどう扱うかを評価する上で鍵となるIDKデータセットを構築します。 MLLMは不確実性を認めるよりも答えを与える傾向があるが,この自己評価は適切な迅速な調整によって改善する。 最後に,MLLMを校正し,モデルの信頼性を高めるために,温度スケーリングや反復的プロンプト最適化などの手法を提案する。 本研究は,マルチモーダルアプリケーションにおける効果的かつ責任あるデプロイメントのためのMLLMの改善に関する知見を提供する。 コードとIDKデータセット: \href{https://github.com/hfutml/Calibration-MLLM}{https://github.com/hfutml/Calibration-MLLM}。

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