論文の概要: MLLMs are Deeply Affected by Modality Bias

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18657v1
• Date: Sat, 24 May 2025 11:49:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:42.573009
• Title: MLLMs are Deeply Affected by Modality Bias
• Title（参考訳）: MLLMはモダリティバイアスに深く影響される
• Authors: Xu Zheng, Chenfei Liao, Yuqian Fu, Kaiyu Lei, Yuanhuiyi Lyu, Lutao Jiang, Bin Ren, Jialei Chen, Jiawen Wang, Chengxin Li, Linfeng Zhang, Danda Pani Paudel, Xuanjing Huang, Yu-Gang Jiang, Nicu Sebe, Dacheng Tao, Luc Van Gool, Xuming Hu,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 158.64371871084478
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in Multimodal Large Language Models (MLLMs) have shown promising results in integrating diverse modalities such as texts and images. MLLMs are heavily influenced by modality bias, often relying on language while under-utilizing other modalities like visual inputs. This position paper argues that MLLMs are deeply affected by modality bias. Firstly, we diagnose the current state of modality bias, highlighting its manifestations across various tasks. Secondly, we propose a systematic research road-map related to modality bias in MLLMs. Thirdly, we identify key factors of modality bias in MLLMs and offer actionable suggestions for future research to mitigate it. To substantiate these findings, we conduct experiments that demonstrate the influence of each factor: 1. Data Characteristics: Language data is compact and abstract, while visual data is redundant and complex, creating an inherent imbalance in learning dynamics. 2. Imbalanced Backbone Capabilities: The dominance of pretrained language models in MLLMs leads to overreliance on language and neglect of visual information. 3. Training Objectives: Current objectives often fail to promote balanced cross-modal alignment, resulting in shortcut learning biased toward language. These findings highlight the need for balanced training strategies and model architectures to better integrate multiple modalities in MLLMs. We call for interdisciplinary efforts to tackle these challenges and drive innovation in MLLM research. Our work provides a fresh perspective on modality bias in MLLMs and offers insights for developing more robust and generalizable multimodal systems-advancing progress toward Artificial General Intelligence.
• Abstract（参考訳）: 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。 このポジションペーパーは、MLLMはモダリティバイアスに深く影響されていると主張している。 まず、モーダリティバイアスの現況を診断し、様々なタスクにまたがってその発現を明らかにする。 次に,MLLMにおけるモダリティバイアスに関する系統的な研究ロードマップを提案する。 第3に、MLLMにおけるモダリティバイアスの重要な要因を特定し、それを緩和するために将来の研究に実用的な提案を行う。 これらの知見を裏付けるために、各因子の影響を実証する実験を行う。 1. データの特徴: 言語データはコンパクトで抽象的であり、視覚データは冗長で複雑であり、学習力学において固有の不均衡を生み出す。 不均衡なバックボーン能力:MLLMにおける事前学習言語モデルの優位性は、言語への過度な依存と視覚情報の無視につながる。 3. 学習目的: 現在の目的はしばしば、バランスの取れた相互調整を促進するのに失敗し、言語に偏ったショートカット学習をもたらす。 これらの知見は、MLLMに複数のモダリティを統合するためのバランスの取れたトレーニング戦略とモデルアーキテクチャの必要性を浮き彫りにした。 我々は,これらの課題に対処し,MLLM研究の革新を促進するための学際的な取り組みを求めている。 我々の研究はMLLMにおけるモダリティバイアスの新しい視点を提供し、より堅牢で一般化可能なマルチモーダルシステムを開発するための洞察を提供する。

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