論文の概要: Calling a Spade a Heart: Gaslighting Multimodal Large Language Models via Negation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.19017v2
• Date: Mon, 10 Mar 2025 13:50:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:50:06.092284
• Title: Calling a Spade a Heart: Gaslighting Multimodal Large Language Models via Negation
• Title（参考訳）: Spade a Heart”: 否定によるマルチモーダルな大規模言語モデルへのガスライティング
• Authors: Bin Zhu, Huiyan Qi, Yinxuan Gui, Jingjing Chen, Chong-Wah Ngo, Ee-Peng Lim,
• Abstract要約: 本稿では,様々なベンチマークにおいて最先端MLLMを体系的に評価する。 本稿では,MLLMの脆弱性を否定的議論に対して評価するために設計された,最初のベンチマークであるGaslightingBenchを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.92001420372007
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Multimodal Large Language Models (MLLMs) have exhibited remarkable advancements in integrating different modalities, excelling in complex understanding and generation tasks. Despite their success, MLLMs remain vulnerable to conversational adversarial inputs, particularly negation arguments. This paper systematically evaluates state-of-the-art MLLMs across diverse benchmarks, revealing significant performance drops when negation arguments are introduced to initially correct responses. Notably, we introduce the first benchmark GaslightingBench, specifically designed to evaluate the vulnerability of MLLMs to negation arguments. GaslightingBench consists of multiple-choice questions curated from existing datasets, along with generated negation prompts across 20 diverse categories. Throughout extensive evaluation, we find that proprietary models such as Gemini-1.5-flash, GPT-4o and Claude-3.5-Sonnet demonstrate better resilience compared to open-source counterparts like Qwen2-VL and LLaVA. However, all evaluated MLLMs struggle to maintain logical consistency under negation arguments during conversation. Our findings provide critical insights for improving the robustness of MLLMs against negation inputs, contributing to the development of more reliable and trustworthy multimodal AI systems.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、複雑な理解と生成タスクに優れ、異なるモダリティの統合において顕著な進歩を見せている。 その成功にもかかわらず、MLLMは会話の敵対的入力、特に否定的議論に弱いままである。 本稿では,様々なベンチマークを用いて最先端MLLMを体系的に評価し,初期正解のために否定論を導入すると,性能低下が顕著になることを示した。 特に,MLLMの否定的議論に対する脆弱性を評価するために特別に設計された,最初のベンチマークであるGaslightingBenchを紹介する。 GaslightingBenchは、既存のデータセットからキュレートされた複数項目の質問と、20のさまざまなカテゴリで生成された否定プロンプトで構成されている。 Gemini-1.5-flashやGPT-4o、Claude-3.5-Sonnetといったプロプライエタリなモデルでは、Qwen2-VLやLLaVAといったオープンソースのモデルに比べてレジリエンスが優れていることが判明した。 しかし、評価されたMLLMはすべて、会話中の否定的議論の下で論理的一貫性を維持するのに苦労している。 本研究は,MLLMの否定入力に対する堅牢性向上に寄与し,信頼性が高く信頼性の高いマルチモーダルAIシステムの開発に寄与する。

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