論文の概要: Exploring and Evaluating Multimodal Knowledge Reasoning Consistency of Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04801v1
• Date: Mon, 03 Mar 2025 09:01:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-10 15:57:02.636300
• Title: Exploring and Evaluating Multimodal Knowledge Reasoning Consistency of Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: マルチモーダル大言語モデルのマルチモーダル知識推論一貫性の探索と評価
• Authors: Boyu Jia, Junzhe Zhang, Huixuan Zhang, Xiaojun Wan,
• Abstract要約: マルチモーダルな大言語モデル(MLLM)は、テキストとビジョンの理解を深め、大きなブレークスルーを達成した。 しかし、現在のMLLMは、マルチモーダルな知識推論において、これらのモダリティを効果的に統合する上での課題に直面している。 MLLMにおけるマルチモーダル知識推論における一貫性劣化の程度を解析・比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.569132872560814
• License:
• Abstract: In recent years, multimodal large language models (MLLMs) have achieved significant breakthroughs, enhancing understanding across text and vision. However, current MLLMs still face challenges in effectively integrating knowledge across these modalities during multimodal knowledge reasoning, leading to inconsistencies in reasoning outcomes. To systematically explore this issue, we propose four evaluation tasks and construct a new dataset. We conduct a series of experiments on this dataset to analyze and compare the extent of consistency degradation in multimodal knowledge reasoning within MLLMs. Based on the experimental results, we identify factors contributing to the observed degradation in consistency. Our research provides new insights into the challenges of multimodal knowledge reasoning and offers valuable guidance for future efforts aimed at improving MLLMs.
• Abstract（参考訳）: 近年,マルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) は,テキストや視覚の理解を深めるなど,画期的な進歩を遂げている。 しかし、現在のMLLMは、マルチモーダルな知識推論において、これらのモダリティを効果的に統合する際の課題に直面しており、結果の推論に矛盾が生じている。 この問題を体系的に調査するために,4つの評価タスクを提案し,新しいデータセットを構築した。 我々は,MLLM内の多モード知識推論における一貫性劣化の程度を解析・比較するために,このデータセット上で一連の実験を行った。 実験結果から, 観測結果の整合性劣化に寄与する因子を同定した。 本研究は,マルチモーダル知識推論の課題に対する新たな洞察を提供し,MLLMの改善を目的とした今後の取り組みに有用なガイダンスを提供する。

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