マルチモーダル大規模言語モデルは視覚を持っているが知覚はできない

Core Concepts

マルチモーダル大規模言語モデルは視覚情報を処理することはできるが、人間のような深い視覚的理解は持っていない。

Abstract

本論文は、マルチモーダル大規模言語モデルの視覚知覚能力を評価するための新しいベンチマーク「Blink」を提案している。Blinkは14の古典的なコンピュータービジョンタスクを再構成したものであり、相対的な深さの推定、視覚的対応関係の特定、フォレンジック検出、多視点推論など、人間が瞬時に解決できるが現在のマルチモーダルLLMにとって大きな課題となるタスクが含まれている。 実験の結果、人間の平均正解率が95.70%であるのに対し、最も優れたマルチモーダルLLMであるGPT-4Vとゲミニプロの正解率はそれぞれ51.26%と45.72%にとどまり、ランダムよりわずかに良い程度であることが示された。一方、専門のコンピュータービジョンモデルはマルチモーダルLLMを大きく上回る成績を収めた。これらの結果は、マルチモーダルLLMの視覚知覚能力が従来過大評価されていたことを示唆している。 Blinkは、マルチモーダルLLMの視覚知覚能力を正確に評価し、人間レベルの視覚理解を目指すための重要なテストベッドとなると考えられる。

Stats

人間の平均正解率は95.70%である。 GPT-4Vの正解率は51.26%で、ランダムよりわずかに良い程度である。 ゲミニプロの正解率は45.72%で、ランダムよりわずかに良い程度である。 専門のコンピュータービジョンモデルはマルチモーダルLLMを大きく上回る成績を収めた。

Quotes

"Blink contains 14 classic computer vision tasks, ranging from low-level pattern matching (e.g., visual correspondences estimation) to mid-level reasoning (e.g., relative depth estimation), and extending to high-level visual understanding (e.g., visual similarity)." "We carefully evaluate 17 multimodal LLMs with various sizes (i.e., 7B, 13B, 34B) on Blink. We observe the paradox that while these problems are easy for humans (95.70% average accuracy), they are extremely hard for existing machinery – even GPT-4V model can only achieve 51.26% accuracy on average, which is 44.44% worse than humans, and 13.17% better than random guessing."

Key Insights Distilled From

BLINK: Multimodal Large Language Models Can See but Not Perceive

by Xingyu Fu,Yu... at arxiv.org 04-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.12390.pdf

Deeper Inquiries

マルチモーダルLLMの視覚知覚能力を向上させるためにはどのようなアプローチが考えられるか。

マルチモーダルLLMの視覚知覚能力を向上させるためには、いくつかのアプローチが考えられます。まず第一に、専門のコンピュータービジョンモデルから得られる知見を活用することが重要です。Blinkの結果から専門モデルがマルチモーダルLLMよりも優れたパフォーマンスを示していることがわかります。このため、専門モデルが解決できるタスクや問題に焦点を当て、その知識や技術をマルチモーダルLLMに統合することが有効です。 さらに、画像処理や視覚認識の分野での最新の研究や技術を取り入れることも重要です。例えば、画像処理の進歩や新たなアルゴリズムをマルチモーダルLLMに組み込むことで、視覚的な情報をより正確に理解しやすくすることができます。また、データセットの多様性や量を増やすことも重要であり、さまざまな視覚的なシーンやコンテキストに対応できるようにトレーニングすることが必要です。 さらに、マルチモーダルLLMの訓練プロセスやアーキテクチャを最適化することも考慮すべきです。例えば、より複雑な視覚タスクに焦点を当てたり、画像とテキストの統合をより効果的に行うための新しいモデル構造を導入することが有効です。継続的な研究と実験を通じて、マルチモーダルLLMの視覚知覚能力を向上させるための最適なアプローチを見つけることが重要です。

専門のコンピュータービジョンモデルの知見をマルチモーダルLLMにどのように統合できるか。

専門のコンピュータービジョンモデルの知見をマルチモーダルLLMに統合するためには、いくつかの方法が考えられます。まず、専門モデルが得意とする視覚タスクや問題を特定し、その知識や技術をマルチモーダルLLMに転送することが重要です。例えば、深層学習モデルや画像処理アルゴリズムを使用して、特定の視覚的なパターンや属性を認識する能力をマルチモーダルLLMに組み込むことができます。 さらに、専門モデルが解決できるタスクに焦点を当て、そのタスクに関連するデータやラベルを使用してマルチモーダルLLMをトレーニングすることも重要です。専門モデルが得意とする視覚的な認識や推論能力をマルチモーダルLLMに取り入れることで、より高度な視覚知覚能力を獲得することが可能となります。さらに、専門モデルとマルチモーダルLLMを組み合わせることで、両者の強みを最大限に活用することができます。

Blinkのタスクを解決することで、マルチモーダルLLMがどのような新しい洞察や能力を獲得できるか。

Blinkのタスクを解決することで、マルチモーダルLLMがさまざまな新しい洞察や能力を獲得することが期待されます。例えば、視覚的な知覚能力や理解力が向上し、画像やシーンの細部や特徴をより正確に認識できるようになるでしょう。また、専門のコンピュータービジョンタスクに焦点を当てることで、マルチモーダルLLMがより高度な視覚的な推論や理解を行う能力を獲得することができます。 さらに、Blinkのタスクを解決することで、マルチモーダルLLMが視覚的な共通センスや直感的な理解力を向上させることが期待されます。これにより、モデルが人間と同様に視覚的な情報を瞬時に理解し、複雑な視覚的な課題に対処できるようになるでしょう。さらに、専門のコンピュータービジョンモデルから得られる知見を統合することで、マルチモーダルLLMがより高度な視覚知覚能力を獲得し、人間に近いレベルの視覚理解を実現する可能性があります。