UNK-VQA: A Comprehensive Dataset for Enhancing VQA Models' Abstention Capability

Core Concepts

Teaching VQA models to abstain from unanswerable questions is crucial for building trustworthy AI systems.

Abstract

This paper introduces the UNK-VQA dataset, designed to address unanswerable questions by perturbing existing data. It evaluates multi-modal large models on this dataset and proposes a method to handle unanswerable questions. The study highlights limitations of large models in abstaining from answering certain questions and emphasizes the need for further research in this area.

Introduction to Visual Question Answering (VQA) and the importance of abstaining from unanswerable questions.
Creation of the UNK-VQA dataset through deliberate perturbations on image or question.
Evaluation of multi-modal large models on the UNK-VQA dataset, revealing limitations in handling unanswerable questions.
Proposal of a method to enhance VQA models' capability to abstain from answering certain questions.
Discussion on the limitations of existing large models in addressing unanswerable questions and the need for further research in this domain.

Stats

この論文は、信頼性のあるAIシステムを構築するために、VQAモデルに答えられない質問から遠ざけることの重要性を強調しています。
大規模なマルチモーダルモデルのUNK-VQAデータセットでの評価により、これらのモデルが答えられない質問に対処する際の制限が明らかにされています。
VQAモデルが特定の質問に回答を控える能力を向上させる方法を提案しています。
既存の大規模モデルが答えられない質問に対処する際の制限と、この分野でさらなる研究が必要であることについて議論しています。

Quotes

Key Insights Distilled From

UNK-VQA

by Yangyang Guo... at arxiv.org 03-18-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.10942.pdf

Deeper Inquiries

外部知識を利用した推論は人間にとって容易ですが、機械学習モデルでは難しい課題です。この課題への取り組み方はどうすべきですか？

外部知識を活用して推論する際に、機械学習モデルが直面する主な課題は次のようにまとめられます。

不完全な情報: 機械学習モデルは限られたデータセットから学習しますが、現実世界の情報や知識は非常に多岐にわたります。そのため、必要な情報を適切に収集・整理し、モデルに提供することが重要です。

信頼性: 外部知識源から得られる情報の信頼性や正確性を確保することも重要です。誤った情報や偏った情報が含まれている場合、モデルの推論結果も影響を受ける可能性があります。

一貫性: 多くの異なる外部知譆源から得られる情報が一貫しているかどうかも問題です。異なるソースから得られた情報同士で相互作用しなければならない場合、一貫性の欠如は問題を引き起こす可能性があります。

これらの制約を克服するためには以下のアプローチが考えられます：

多元的アプローチ: 複数の外部知識源から得られる情報を統合し、相互補完的な観点から分析することで信頼性や一貫性を高める。

事前処理技術: 収集された外部知識を適切にクリーニングおよび整形し、ノイズやバイアスを排除して信頼できる形式で提供する。

自己監督学習: マシンラーニングアルゴリズム自体が新しいパターンや関係性を発見できるよう設計されており、外部知譆源だけではカバーしきれない場合でも柔軟かつ効果的に対応できます。

大規模なモデルが答えられない質問に対処する際の制限は何ですか？これらの制限を克服するためにどんなアプローチが考えられますか？

大規模モデル（例：UNK-VQA） また、「UNK-VQA」 のトレーニング後、「VQA v2」上で再評価されました。「VQA v2」と比較して「UNK-VQA」 上でトレーニングされています。「BLIP」「LXMERT」「UpDn」という3つ の方法 を使用します
大規模 メ ソッド 結果
BLIP ✓ 58.20 40.60 36.50 57.94 40 .55 36 .52
FT ✗ ✗ BLIP ✓ LXMERT CLS val test F1(%)
0 UpDn -CLS val test F1(%)

UNK-VQA データセット を 使用した訓練済み ベースライン パフォーマンス

表 Vでは，各手法ごと，二つ の変種それぞ れ，Validation Test Accb Acco F1W Accb Acco F1W UpDn [35] ✓45．716．937．88✓45．176．467．49✓45．71661●7■20✓45■17591■53LXMERT [36] ✓48·4719·6418·47✓48·5019·4517·36✓49・04227518・68✓48・40224017・68BLIP[17] ■58•2040•6036•50■57•9440•5536•52□45421823109234524181094□454318241094C.

UNK-VQA データセット を使用した訓練済みメソッド の再評価

テスト　Y/N Num Other All Y/N Num Other All Y/N Num Other All
UpDn　80,32　41,47　52,55　62,73　　　　　　　　　　
87,24 53,78 61,77 71,35
92 ,56 60 ,58 68 ,30 77 ,41
FT Y / N 数他All Y / N 数他All Y / N 数他All
以上