論文の概要: ViLBias: A Comprehensive Framework for Bias Detection through Linguistic and Visual Cues , presenting Annotation Strategies, Evaluation, and Key Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17052v2
• Date: Thu, 09 Jan 2025 02:33:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-10 15:31:17.008413
• Title: ViLBias: A Comprehensive Framework for Bias Detection through Linguistic and Visual Cues , presenting Annotation Strategies, Evaluation, and Key Challenges
• Title（参考訳）: ViLBias: 言語的および視覚的キューによるバイアス検出のための総合的フレームワーク
• Authors: Shaina Raza, Caesar Saleh, Emrul Hasan, Franklin Ogidi, Maximus Powers, Veronica Chatrath, Marcelo Lotif, Roya Javadi, Anam Zahid, Vahid Reza Khazaie,
• Abstract要約: VLBiasは、最先端のLarge Language Models(LLM)とVision-Language Models(VLM)を活用して、ニュースコンテンツの言語的および視覚的バイアスを検出するフレームワークである。 本稿では,多様なニュースソースからのテキストコンテンツと対応する画像からなるマルチモーダルデータセットを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2751168722976587
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The integration of Large Language Models (LLMs) and Vision-Language Models (VLMs) opens new avenues for addressing complex challenges in multimodal content analysis, particularly in biased news detection. This study introduces VLBias, a framework that leverages state-of-the-art LLMs and VLMs to detect linguistic and visual biases in news content. We present a multimodal dataset comprising textual content and corresponding images from diverse news sources. We propose a hybrid annotation framework that combines LLM-based annotations with human review to ensure high-quality labeling while reducing costs and enhancing scalability. Our evaluation compares the performance of state-of-the-art SLMs and LLMs for both modalities (text and images) and the results reveal that while SLMs are computationally efficient, LLMs demonstrate superior accuracy in identifying subtle framing and text-visual inconsistencies. Furthermore, empirical analysis shows that incorporating visual cues alongside textual data improves bias detection accuracy by 3 to 5%. This study provides a comprehensive exploration of LLMs, SLMs, and VLMs as tools for detecting multimodal biases in news content and highlights their respective strengths, limitations, and potential for future applications
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)とVLM(Vision-Language Models)の統合は、特にバイアスのあるニュース検出において、マルチモーダルコンテンツ分析における複雑な問題に対処するための新たな道を開く。 本稿では,最新のLLMとVLMを利用してニュースコンテンツの言語的・視覚的バイアスを検出するフレームワークであるVLBiasを紹介する。 本稿では,多様なニュースソースからのテキストコンテンツと対応する画像からなるマルチモーダルデータセットを提案する。 LLMベースのアノテーションと人間によるレビューを組み合わせるハイブリッドアノテーションフレームワークを提案し、コスト削減とスケーラビリティの向上を図りながら高品質なラベリングを実現する。 評価の結果,SLMは計算効率が良いが,LCMは微妙なフレーミングやテキスト-視覚的不整合を識別する上で,優れた精度を示すことがわかった。 さらに,テキストデータとともに視覚的手がかりを取り入れることで,バイアス検出精度が3～5%向上することを示す。 本研究では,ニュースコンテンツ中のマルチモーダルバイアスを検出するツールとしてLLM,SLM,VLMを包括的に探索し,それぞれの強み,限界,将来的な応用の可能性を明らかにする。

関連論文リスト

• Learning to Trust the Crowd: A Multi-Model Consensus Reasoning Engine for Large Language Models [0.0]
  大規模言語モデル(LLM)は平均年齢のパフォーマンスは高いが、インスタンスレベルでは信頼性が低い。 本稿では,LLM出力の集合を教師付きメタラーナへの入力として扱うマルチモデル・コンセンサス・推論エンジンを提案する。 このシステムは、自然言語の応答をセマンティックな埋め込み、ペアの類似性とクラスタリング統計、語彙的および構造的手がかり、推論品質スコア、信頼度推定、モデル固有の事前情報を用いて構造化された特徴にマッピングする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-12T06:27:06Z)
• Comparison of Text-Based and Image-Based Retrieval in Multimodal Retrieval Augmented Generation Large Language Model Systems [0.0]
  本稿では,マルチモーダルRAGシステムにおける2つの検索手法の比較分析を行う。 直接マルチモーダル埋め込み検索は、LLM-summary-based approachよりも大幅に優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-20T18:56:49Z)
• RepreGuard: Detecting LLM-Generated Text by Revealing Hidden Representation Patterns [50.401907401444404]
  大規模言語モデル(LLM)は、誤用を防止し、信頼できるAIシステムを構築するために不可欠である。 本稿では,統計量に基づく効率的な検出手法であるRepreGuardを提案する。 実験結果から、RepreGuardは、平均94.92%のAUROCですべてのベースラインでID(in-distriion)とOOD(OOD)の両方のシナリオでパフォーマンスが向上していることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-18T17:59:15Z)
• Multimodal LLMs as Customized Reward Models for Text-to-Image Generation [60.164968941945645]
  LLaVA-Rewardは、複数の視点でテキスト・ツー・イメージ(T2I)生成を自動評価する効率的な報酬モデルである。 LLaVA-Rewardはマルチモーダル大言語モデル(MLLM)の隠れ状態を直接利用する LLaVA-Rewardは、テキストイメージアライメント、忠実さ/アーティファクト、安全性、全体的なランク付けの4つの観点でトレーニングします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-28T23:52:53Z)
• Can Multimodal Large Language Models Understand Spatial Relations? [16.76001474065412]
  我々はCOCO 2017をベースとした人間アノテーション付き空間関係推論ベンチマークであるSpatialMQAを紹介する。 その結果、現在の最先端MLLMの精度は48.14%に過ぎず、人間レベルの精度は98.40%をはるかに下回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-25T07:37:34Z)
• MLLMs are Deeply Affected by Modality Bias [158.64371871084478]
  MLLM(Multimodal Large Language Models)の最近の進歩は、テキストや画像などの多様なモダリティを統合する上で、有望な成果を示している。 MLLMはモダリティバイアスに強く影響され、しばしば言語に依存し、視覚入力のような他のモダリティを過小評価する。 本稿では,MLLMはモダリティバイアスの影響を強く受けており,様々なタスクにまたがってその発現を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-24T11:49:31Z)
• SPARC: Score Prompting and Adaptive Fusion for Zero-Shot Multi-Label Recognition in Vision-Language Models [74.40683913645731]
  Zero-shot Multi-label Recognition (MLR) with Vision-Language Models (VLMs) は、トレーニングデータ、モデルチューニング、アーキテクチャの変更なしに重要な課題に直面している。 我々の研究は、VLMをブラックボックスとして扱い、トレーニングデータや地上の真実を使わずにスコアを活用する新しいソリューションを提案する。 これらのプロンプトスコアの分析により、VLMバイアスとAND'/OR信号の曖昧さが明らかになり、特に、最高スコアは2番目に高いスコアに比べて驚くほど低い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-24T07:15:05Z)
• AlignVLM: Bridging Vision and Language Latent Spaces for Multimodal Understanding [63.09928907734156]
  AlignVLMは視覚的特徴をテキスト埋め込みの重み付き平均値にマッピングする視覚テキストアライメント手法である。 実験の結果,AlignVLMは先行アライメント法と比較して最先端の性能を実現していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-03T13:34:51Z)
• Toward Robust Hyper-Detailed Image Captioning: A Multiagent Approach and Dual Evaluation Metrics for Factuality and Coverage [50.84150600032693]
  MLLM(Multimodal large language model)は、非常に詳細なキャプションを生成するのに優れるが、幻覚を引き起こすことが多い。 我々は,LLM-MLLM協調を利用して与えられたキャプションを補正するマルチエージェント手法を提案する。 提案手法は, キャプションの精度を向上し, GPT-4Vによるキャプションの精度を向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-20T01:37:22Z)
• LLM-SEM: A Sentiment-Based Student Engagement Metric Using LLMS for E-Learning Platforms [0.0]
  LLM-SEM (Language Model-Based Students Engagement Metric) は,ビデオメタデータと学生コメントの感情分析を利用してエンゲージメントを測定する手法である。 我々は、テキストの曖昧さを軽減し、ビューやいいね!といった重要な特徴を正規化するために、高品質な感情予測を生成する。 包括的メタデータと感情極性スコアを組み合わせることで、コースと授業レベルのエンゲージメントを測定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-18T12:01:53Z)
• Beyond Binary: Towards Fine-Grained LLM-Generated Text Detection via Role Recognition and Involvement Measurement [51.601916604301685]
  大規模言語モデル(LLM)は、オンライン談話における信頼を損なう可能性のあるコンテンツを生成する。 現在の手法はバイナリ分類に重点を置いており、人間とAIのコラボレーションのような現実のシナリオの複雑さに対処できないことが多い。 バイナリ分類を超えてこれらの課題に対処するために,LLM生成コンテンツを検出するための新しいパラダイムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T08:14:10Z)
• Unveiling Large Language Models Generated Texts: A Multi-Level Fine-Grained Detection Framework [9.976099891796784]
  大型言語モデル (LLM) は文法の修正、内容の拡張、文体の改良によって人間の書き方を変えてきた。 既存の検出方法は、主に単一機能分析とバイナリ分類に依存しているが、学術的文脈においてLLM生成テキストを効果的に識別することができないことが多い。 低レベル構造, 高レベル意味, 深層言語的特徴を統合することで, LLM生成テキストを検出する多レベルきめ細粒度検出フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T07:25:00Z)
• RA-BLIP: Multimodal Adaptive Retrieval-Augmented Bootstrapping Language-Image Pre-training [55.54020926284334]
  近年,MLLM (Multimodal Large Language Models) が注目されている。 検索拡張技術はLLMとMLLMの両方に有効なプラグインであることが証明されている。 本研究では,MLLMの新しい検索支援フレームワークであるRA-BLIP(Retrieval-Augmented Bootstrapping Language-Image Pre-training)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T03:45:19Z)
• Evaluating Linguistic Capabilities of Multimodal LLMs in the Lens of Few-Shot Learning [15.919493497867567]
  本研究では,VALSEベンチマークを用いたマルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)の性能評価を目的とした。 我々は,モデルサイズや事前学習データセットの異なる最先端MLLMの包括的評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-17T11:26:47Z)
• Improving Visual Commonsense in Language Models via Multiple Image Generation [41.565399860320966]
  既存の大規模言語モデル(LLM)は、主にテキストデータのみを使用して訓練されている。 視覚言語モデルは視覚的に指向するタスクに優れており、基本的なコモンセンス推論のような視覚的でないタスクでは失敗することが多い。 この分散は、基本的なテキストベースの言語推論と堅牢な視覚的理解の統合という、重要な課題を浮き彫りにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-19T15:17:10Z)
• Towards Reliable Detection of LLM-Generated Texts: A Comprehensive Evaluation Framework with CUDRT [9.682499180341273]
  大規模言語モデル(LLM)はテキスト生成が大幅に進歩しているが、その出力の人間的な品質は大きな課題を呈している。 中国語と英語の総合的な評価フレームワークとバイリンガルベンチマークであるCUDRTを提案する。 このフレームワークは、スケーラブルで再現可能な実験をサポートし、運用の多様性、多言語トレーニングセット、LLMアーキテクチャが検出性能に与える影響を分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T12:43:40Z)
• Debiasing Multimodal Large Language Models [61.6896704217147]
  LVLM(Large Vision-Language Models)は、コンピュータビジョンや自然言語処理において欠かせないツールとなっている。 本研究は,入力画像に先行するLarge Language Models (LLM) の影響を主に受け,生成したコンテンツに有意なバイアスが生じることを示す。 これらのバイアスを是正し、視覚情報に対するモデルの焦点をリダイレクトするために、我々は2つの単純で訓練のない戦略を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-08T12:35:07Z)
• Incorporating Visual Experts to Resolve the Information Loss in Multimodal Large Language Models [121.83413400686139]
  本稿では,MLLMの視覚知覚能力を向上させるために,知識の混合強化機構を提案する。 本稿では,マルチタスクエンコーダとビジュアルツールを既存のMLLM訓練と推論パイプラインに組み込む新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-06T02:02:34Z)
• A Survey on Detection of LLMs-Generated Content [97.87912800179531]
  LLMの生成する内容を検出する能力が最重要視されている。 既存の検出戦略とベンチマークの詳細な概要を提供する。 また、様々な攻撃から守るための多面的アプローチの必要性を示唆する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-24T09:10:26Z)
• Sieve: Multimodal Dataset Pruning Using Image Captioning Models [11.362835828985494]
  Vision-Language Models (VLM) は、大規模で多様でノイズの多いWebcrawledデータセットで事前トレーニングされている。 提案手法は,CLIPがノイズラベルを事前学習しているため,偽陽性や陰性などの複数の制約を伴っていると論じる。 そこで我々は,小,多様,整列した画像テキストペア上で事前訓練された画像キャプションモデルによって生成された合成キャプションを用いたプルーニング信号Sieveを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-03T14:53:53Z)
• Sight Beyond Text: Multi-Modal Training Enhances LLMs in Truthfulness and Ethics [32.123919380959485]
  MLLM(Multi-modal large language model)は、大規模言語モデル(LLM)に基づいて訓練される。 マルチモーダルなタスクでは優れているが、MLLMの純粋なNLP能力はしばしば過小評価され、テストされていない。 LLMをMLLMに移行するための一般的な戦略である視覚的インストラクションチューニングは、予期せぬ、興味深いことに、改善された真理性と倫理的整合性の両方を達成するのに役立ちます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-13T17:57:21Z)
• Sentiment Analysis in the Era of Large Language Models: A Reality Check [69.97942065617664]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)の様々な感情分析タスクの実行能力について検討する。 26のデータセット上の13のタスクのパフォーマンスを評価し、ドメイン固有のデータセットに基づいて訓練された小言語モデル(SLM)と比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T10:45:25Z)
• UATVR: Uncertainty-Adaptive Text-Video Retrieval [90.8952122146241]
  一般的なプラクティスは、テキストとビデオのペアを同じ埋め込みスペースに転送し、特定のエンティティとのクロスモーダルなインタラクションを構築することである。 UATVRと呼ばれる不確実性言語によるテキスト・ビデオ検索手法を提案し、各ルックアップを分布マッチング手順としてモデル化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-16T08:43:17Z)
• Few-shot Instruction Prompts for Pretrained Language Models to Detect Social Biases [55.45617404586874]
  我々は、事前訓練された言語モデル(LM)を誘導する数ショットの命令ベース手法を提案する。 大規模なLMは、微調整モデルとよく似た精度で、異なる種類の細粒度バイアスを検出できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-15T04:19:52Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。