論文の概要: What's Missing in Vision-Language Models? Probing Their Struggles with Causal Order Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00869v1
• Date: Sun, 01 Jun 2025 07:17:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 04:22:50.687204
• Title: What's Missing in Vision-Language Models? Probing Their Struggles with Causal Order Reasoning
• Title（参考訳）: 視覚言語モデルに欠けているものは何か? 因果順序推論による構造解析
• Authors: Zhaotian Weng, Haoxuan Li, Kuan-Hao Huang, Jieyu Zhao,
• Abstract要約: 因果推論は、複雑な高レベルの推論タスクを解決するのに基本である。 既存のベンチマークには、しばしば推論の質問が混在している。 VQA-CausalとVCR-Causalを導入し,因果推論能力の分離と厳密な評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.671128120554457
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the impressive performance of vision-language models (VLMs) on downstream tasks, their ability to understand and reason about causal relationships in visual inputs remains unclear. Robust causal reasoning is fundamental to solving complex high-level reasoning tasks, yet existing benchmarks often include a mixture of reasoning questions, and VLMs can frequently exploit object recognition and activity identification as shortcuts to arrive at the correct answers, making it challenging to truly assess their causal reasoning abilities. To bridge this gap, we introduce VQA-Causal and VCR-Causal, two new benchmarks specifically designed to isolate and rigorously evaluate VLMs' causal reasoning abilities. Our findings reveal that while VLMs excel in object and activity recognition, they perform poorly on causal reasoning tasks, often only marginally surpassing random guessing. Further analysis suggests that this limitation stems from a severe lack of causal expressions in widely used training datasets, where causal relationships are rarely explicitly conveyed. We additionally explore fine-tuning strategies with hard negative cases, showing that targeted fine-tuning can improve model's causal reasoning while maintaining generalization and downstream performance. Our study highlights a key gap in current VLMs and lays the groundwork for future work on causal understanding.
• Abstract（参考訳）: 下流タスクにおける視覚言語モデル(VLM)の印象的な性能にもかかわらず、視覚入力における因果関係を理解する能力と推論能力は未だ不明である。 複雑な高レベルの推論タスクを解決するために、ロバスト因果推論は基本的なものであるが、既存のベンチマークには、しばしば推論の質問が混ざり合っており、VLMは、正しい答えに到達するためのショートカットとして、オブジェクト認識とアクティビティ識別を頻繁に活用することができるため、因果推論能力の真の評価は困難である。 このギャップを埋めるために、VQA-CausalとVCR-Causalという2つの新しいベンチマークを導入する。 以上の結果から, VLMは対象と活動の認識に優れるが, 因果推論のタスクは不十分であり, ランダムな推測をわずかに上回っていることが判明した。 さらに分析したところ、この制限は、因果関係が明確に伝達されることが滅多にない、広く使われている訓練データセットにおける因果表現の深刻な欠如に起因することが示唆されている。 さらに,厳格な負の場合による微調整戦略についても検討し,一般化と下流性能を維持しながら,目標とした微調整がモデルの因果推論を改善することを示した。 本研究は,現在のVLMにおける重要なギャップを浮き彫りにして,今後の因果理解研究の基盤となるものと考えられる。

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