Eine Überraschende Enttäuschung? Multimodale LLMs und die NLVR-Herausforderung

Core Concepts

Multimodale LLMs zeigen schwache Leistung bei der NLVR-Herausforderung.

Abstract

Standalone Note:

Bewertung von GPT-4V, Gemini Pro und IDEFICS auf der NLVR-Aufgabe.
NLVR erfordert räumliches und kompositionelles Denken.
Experimente mit verschiedenen Modellen und Prompting-Ansätzen.
Ergebnisse zeigen niedrige Leistung im Vergleich zur menschlichen Genauigkeit.
IDEFICS-Feinabstimmung verbessert die Leistung, aber es besteht Raum für Verbesserungen.

Stats

NLVR verwendet einfache geometrische Formen.
Test-P-Split enthält 5.940 Beispiele.
GPT-4V erreicht 59,9% Genauigkeit im Null-Schuss-Prompting.
Gemini Pro erreicht 49,9% Genauigkeit im Null-Schuss-Prompting.
IDEFICS erreicht 55,9% Genauigkeit im Null-Schuss-Prompting.
IDEFICS erreicht 59,7% Genauigkeit nach Feinabstimmung.

Quotes

"Die Ergebnisse zeigen niedrige Leistung im Vergleich zur menschlichen Genauigkeit."
"Fine-Tuning des Open-Source-IDEFICS-Modells verbesserte die Leistung."

Key Insights Distilled From

A Surprising Failure? Multimodal LLMs and the NLVR Challenge

by Anne... at arxiv.org 02-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.17793.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnten verschiedene Prompting-Techniken die Ergebnisse beeinflussen?

Die Verwendung verschiedener Prompting-Techniken kann signifikante Auswirkungen auf die Leistung der Modelle haben. Im vorliegenden Kontext wurden sowohl Zero-Shot- als auch Five-Shot-Prompting-Techniken angewendet. Beim Zero-Shot-Prompting wurden eine Reihe von manuell entworfenen Kandidaten-Prompts verwendet, um die beste Leistung für jedes Modell zu erzielen. Diese Kandidaten-Prompts wurden mit verschiedenen Prompt-Engineering-Methoden erstellt, wie z.B. Delimiters oder Chain-of-Thought. Die Auswahl des besten Prompts basierte auf der Genauigkeit der Modelle.
Im Gegensatz dazu wurden beim Five-Shot-Prompting nur eine begrenzte Anzahl von Beispielen verwendet, um die Leistung zu verbessern. Dies könnte dazu führen, dass die Beispiele zufällig aus dem Trainingsdatensatz ausgewählt wurden und möglicherweise nicht direkt für das spezifische Testbeispiel von Nutzen waren. Für das GPT-4V-Modell wurde beispielsweise ein Prompt verwendet, das Chain-of-Thought nutzte, jedoch keine Zwischenschritte für das Training annotiert wurden, was zu einer anderen Art der Informationsverarbeitung führen könnte.
Insgesamt können verschiedene Prompting-Techniken die Leistung der Modelle beeinflussen, indem sie die Art und Weise beeinflussen, wie die Modelle Informationen verarbeiten und Schlussfolgerungen ziehen.

Welche Auswirkungen haben API-Änderungen auf die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse?

API-Änderungen können erhebliche Auswirkungen auf die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse haben, insbesondere in Bezug auf die Verwendung von KI-Modellen und deren Leistungsbewertung. Im vorliegenden Fall wurden die Modelle GPT-4V und Gemini Pro über verschiedene APIs abgefragt, wobei das GPT-4V über die LiteLLM-Schnittstelle von BerriAI und das Gemini Pro über die Google Vertex AI-API abgefragt wurden.
Da APIs ständig aktualisiert oder eingestellt werden, können Änderungen in den APIs zu Inkonsistenzen in den Ergebnissen führen und die Reproduzierbarkeit der Studie beeinträchtigen. Dies kann dazu führen, dass die gleichen Experimente mit neuen API-Versionen unterschiedliche Ergebnisse liefern, was die Vergleichbarkeit und Nachvollziehbarkeit der Studie erschwert.
Um die Auswirkungen von API-Änderungen auf die Reproduzierbarkeit zu minimieren, ist es wichtig, klare Protokolle und Dokumentationen zu erstellen, die die spezifischen API-Versionen und Parameter festhalten, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse reproduzierbar bleiben.

Wie könnten multimodale LLMs in Zukunft verbessert werden?

Die Verbesserung multimodaler Large Language Models (LLMs) in der Zukunft könnte durch verschiedene Ansätze erreicht werden. Ein wichtiger Aspekt wäre die Integration von spezifischen Trainingsdaten und -techniken, die auf die Anforderungen von multimodalen Aufgaben wie der Natural Language Visual Reasoning (NLVR) abgestimmt sind. Dies könnte die Leistung der Modelle bei komplexen Aufgaben verbessern, die sowohl visuelle als auch sprachliche Verarbeitung erfordern.
Des Weiteren könnten multimodale LLMs von einer verstärkten Zusammenarbeit zwischen Forschern und Entwicklern profitieren, um maßgeschneiderte Architekturen und Trainingsmethoden zu entwickeln, die die spezifischen Anforderungen multimodaler Aufgaben besser erfüllen. Dies könnte die Fähigkeit der Modelle verbessern, komplexe visuell-sprachliche Aufgaben zu lösen und robustere Ergebnisse zu erzielen.
Zusätzlich könnten zukünftige Verbesserungen durch die Integration von fortgeschrittenen Prompting-Techniken, kontinuierliches Feintuning und regelmäßige Evaluierungen der Modelle erreicht werden, um sicherzustellen, dass sie auf dem neuesten Stand der Technik bleiben und kontinuierlich optimiert werden.