論文の概要: SycoPhantasy: Quantifying Sycophancy and Hallucination in Small Open Weight VLMs for Vision-Language Scoring of Fantasy Characters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.24346v1
• Date: Mon, 27 Apr 2026 11:39:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-28 17:12:07.925534
• Title: SycoPhantasy: Quantifying Sycophancy and Hallucination in Small Open Weight VLMs for Vision-Language Scoring of Fantasy Characters
• Title（参考訳）: SycoPhantasy:ファンタシーキャラクタの視覚ランゲージスコーディングのための小型オープンウェイトVLMにおけるサイコファンシーと幻覚の定量化
• Authors: Arya Shah, Deepali Mishra, Chaklam Silpasuwanchai,
• Abstract要約: 視覚言語モデル(VLM)は、微妙なイメージ理解を必要とするタスクにおいて評価器としてますます多くデプロイされている。 画像テキストアライメントの評価において, 小型でオープンウェイトなVLMが空想的行動を示すか否かを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4851820343103035
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vision-language models (VLMs) are increasingly deployed as evaluators in tasks requiring nuanced image understanding, yet their reliability in scoring alignment between images and text descriptions remains underexplored. We investigate whether small, open-weight VLMs exhibit \emph{sycophantic} behavior when evaluating image-text alignment: assigning high scores without grounding their judgments in visual evidence. To quantify this phenomenon, we introduce the \emph{Bluffing Coefficient} (\bc), a metric that measures the mismatch between a model's score and its evidence recall. We evaluate six open-weight VLMs ranging from 450M to 8B parameters on a benchmark of 173,810 AI-generated character portraits paired with detailed textual descriptions. Our analysis reveals a significant inverse correlation between model size and sycophancy rate ($r = -0.96$, $p = 0.002$), with smaller models exhibiting substantially higher rates of unjustified high scores. The smallest model tested (LFM2-VL, 450M) produced sycophantic evaluations in 22.3\% of cases, compared to 6.0\% for the largest (LLaVA-1.6, 7B). These findings have direct implications for the deployment of small, open-weight VLMs as automated evaluators within attribute-rich, synthetic image evaluation tasks, where the gap between assigned scores and cited visual evidence is both measurable and consequential.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語モデル(VLM)は、微妙なイメージ理解を必要とするタスクにおいて、評価器としてますます多くデプロイされているが、画像とテキスト記述間のアライメントの信頼性は未定である。 画像テキストアライメントの評価において,視覚的エビデンスに判断を下さずに高いスコアを割り当てる場合, 小型でオープンウェイトなVLMが, 行動を示すかどうかを検討する。 この現象を定量化するために、モデルのスコアとエビデンスリコールのミスマッチを測定する計量である 'emph{Bluffing Coefficient} (\bc) を導入する。 450Mから8Bパラメータの6つのオープンウェイトVLMを,詳細なテキスト記述と組み合わせた173,810個のAI生成文字ポートレートのベンチマークで評価した。 解析の結果, モデルサイズとサイコフィナンシー率 (r = -0.96$, $p = 0.002$) の間に有意な逆相関が認められた。 試験された最小のモデル(LFM2-VL, 450M)は、22.3\%のケースでシコファン性の評価を行い、最大のケース(LLaVA-1.6, 7B)では6.0\%であった。 これらの知見は, 与えられたスコアと引用された視覚的エビデンスとのギャップが測定可能かつ連続的であるような, 属性に富んだ合成画像評価タスクにおいて, 自動評価器として, 小型でオープンウェイトなVLMの展開に直接的な意味を持つ。

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