高解析度真實世界場景下多模態大型語言模型的挑戰

Keskeiset käsitteet

即使是最先進的多模態大型語言模型,在高解析度真實世界場景的挑戰性任務中也難以達到60%的準確率,感知高解析度圖像和理解複雜的真實世界場景仍是亟待解決的問題。

Tiivistelmä

本文提出了一個新的基準測試MME-RealWorld,旨在全面評估多模態大型語言模型(MLLMs)在真實世界場景中的能力。與現有基準測試相比,MME-RealWorld具有以下優勢:

1. 數據規模:通過32名志願者的努力,手工註釋了29,429個問答對,是目前最大的完全人工註釋的基準測試。

2. 數據質量:

   • 分辨率:MME-RealWorld的平均圖像分辨率達到2000x1500,是目前最高的。
   • 註釋:所有註釋都是手工完成的,由專業團隊交叉檢查以確保數據質量。

3. 任務難度和實用性:即使是最先進的模型,在MME-RealWorld上的準確率也未超過60%,遠低於傳統基準測試。許多真實世界任務比傳統基準測試更加困難,如在遙感圖像中識別和計數小物體,或在監控視頻中計數133輛車輛。

此外,本文還介紹了MME-RealWorld-CN,這是一個專門針對中文場景的子集,包含5,917個問答對。與直接翻譯英文版本相比,這個版本更好地匹配了中文場景,避免了視覺-文本不一致的問題。

實驗結果表明,即使是最先進的模型,在MME-RealWorld上的表現也存在很大差距,感知高解析度圖像和理解複雜真實世界場景仍是亟待解決的挑戰。

Tilastot

即使是最先進的模型,在MME-RealWorld上的準確率也未超過60%。
在遙感圖像中,識別和計數小物體是一個極具挑戰性的任務。
在監控視頻中,模型需要準確計數133輛車輛。

Lainaukset

"即使是最先進的多模態大型語言模型,在高解析度真實世界場景的挑戰性任務中也難以達到60%的準確率,感知高解析度圖像和理解複雜的真實世界場景仍是亟待解決的問題。"
"MME-RealWorld是目前最大的完全人工註釋的基準測試,平均圖像分辨率達到2000x1500,是目前最高的。"
"許多真實世界任務比傳統基準測試更加困難,如在遙感圖像中識別和計數小物體,或在監控視頻中計數133輛車輛。"

Tärkeimmät oivallukset

MME-RealWorld: Could Your Multimodal LLM Challenge High-Resolution Real-World Scenarios that are Difficult for Humans?

by Yi-Fan Zhang... klo arxiv.org 09-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2408.13257.pdf

Syvällisempiä Kysymyksiä

如何設計更具挑戰性的基準測試,以推動多模態大型語言模型在真實世界應用中的進步?

設計更具挑戰性的基準測試可以從以下幾個方面著手，以推動多模態大型語言模型（MLLMs）在真實世界應用中的進步：

數據規模與質量：基準測試應該包含大量的高質量數據集，這些數據集應涵蓋多樣化的場景和情境。例如，MME-RealWorld基準測試收集了超過300K張圖片，並從中篩選出13,366張高質量圖片進行標註，這樣的數據規模能夠有效減少評估波動性，並提高模型的泛化能力。

高解析度圖像：基準測試應使用高解析度的圖像，以便模型能夠捕捉到更多的細節和信息。高解析度圖像能夠挑戰模型在物體識別、顏色識別和空間關係理解等方面的能力，這是MME-RealWorld所強調的。

多樣化的任務難度：基準測試應設計多種難度的任務，涵蓋感知和推理的各個方面。這包括複雜的場景理解、物體計數、意圖預測等，這些任務應該是即使對人類來說也具有挑戰性的。

專業標註：確保所有的標註都是由專業的標註者進行，並經過多重檢查，以提高標註的準確性和可靠性。這樣可以避免模型在訓練過程中受到低質量數據的影響。

真實世界應用場景：基準測試應該聚焦於真實世界的應用場景，例如自動駕駛、視頻監控和遙感等，這樣可以更好地評估模型在實際應用中的表現。

現有的多模態大型語言模型在哪些方面存在局限性,需要進一步改進?

現有的多模態大型語言模型在以下幾個方面存在局限性，需要進一步改進：

理解複雜場景的能力：儘管現有模型在某些簡單任務上表現良好，但在理解複雜的真實世界場景方面仍然存在顯著的挑戰。例如，MME-RealWorld的評估結果顯示，即使是最先進的模型在面對高解析度圖像和複雜問題時，準確率也未能超過60%。

推理能力：現有模型在推理任務上的表現普遍較差，尤其是在需要多步推理或綜合多種信息的情況下。根據實驗結果，最好的模型在推理任務中的平均準確率甚至未能達到45%，顯示出與人類推理能力之間的明顯差距。

數據依賴性：許多模型依賴於訓練數據的質量和多樣性，這使得它們在面對未見過的場景或問題時表現不佳。這種依賴性限制了模型的泛化能力，特別是在真實世界的應用中。

高解析度圖像處理：許多現有模型在處理高解析度圖像時的能力有限，這使得它們無法充分利用圖像中的細節信息。這一點在MME-RealWorld中得到了強調，模型在高解析度圖像上的表現仍然不理想。

多模態融合能力：現有模型在融合不同模態的信息（如圖像和文本）時，往往無法達到理想的效果。這限制了它們在需要綜合多種信息進行決策的應用場景中的表現。

多模態大型語言模型在理解和推理複雜真實世界場景的能力,與人類智能相比還有多大差距?

多模態大型語言模型在理解和推理複雜真實世界場景的能力與人類智能相比，仍然存在顯著的差距：

理解能力：人類在面對複雜場景時，能夠迅速整合多種感官信息，並基於過去的經驗進行快速判斷。相比之下，現有的MLLMs在理解複雜場景時，往往需要依賴大量的數據和訓練，且在面對新情境時的適應能力較差。

推理能力：人類能夠進行靈活的推理，並在不完全信息的情況下做出合理的決策。根據MME-RealWorld的評估結果，即使是最先進的模型在推理任務中的表現也未能超過45%的準確率，顯示出與人類推理能力之間的明顯差距。

情境理解：人類能夠根據上下文和情境進行深度理解，而現有模型在這方面的能力仍然有限。模型在處理需要上下文理解的問題時，往往無法達到人類的理解深度。

靈活性與適應性：人類在面對新情況時，能夠迅速調整思維方式和行為策略，而現有的MLLMs在這方面的靈活性和適應性仍然不足，特別是在面對未見過的問題或場景時。

總體而言，儘管多模態大型語言模型在某些任務上取得了進展，但在理解和推理複雜真實世界場景的能力上，與人類智能相比仍有很大的提升空間。