Neuer Benchmark zeigt die Einschränkungen von Vision-Language-Modellen

Grosse Sprachmodelle (LLMs) haben gezeigt, dass sie schnell aus wenigen Beispielen lernen können und sich neuen Aufgaben anpassen, ohne ihre internen Einstellungen zu ändern. Dieser Prozess wird als In-Context-Lernen (ICL) bezeichnet. In letzter Zeit hat ein neuer Modelltyp namens Vision Large Language Models (VLLMs) Aufmerksamkeit erregt, da sie Text- und Bildeingaben kombinieren. Diese Modelle haben Fortschritte in Bereichen wie visueller Erkennung und reasoning gemacht. Allerdings hat sich die bestehende Forschung hauptsächlich auf Aufgaben wie das Beantworten von Fragen zu Bildern oder das Erstellen von Bildbeschreibungen konzentriert, wodurch viele andere potenzielle Anwendungen unerforscht bleiben.

In diesem Artikel stellen wir einen neuen Benchmark vor, der entwickelt wurde, um verschiedene Aufgaben zu testen, die sowohl Bilder als auch Text erfordern. Wir wollen die Stärken und Schwächen der aktuellen VLLMs aufzeigen und zeigen, dass selbst die fortschrittlichsten Modelle mit diesen Aufgaben kämpfen können. Durch die Präsentation einer breiten Palette neuer ICL-Aufgaben hoffen wir, zukünftige Forschungen in diesem Bereich zu inspirieren.

#Hintergrund und Motivation

#Das ICL-Problemlayout

In unserer Forschung haben wir ein Szenario eingerichtet, in dem ein vortrainiertes VLLM ein paar Beispiele verwendet, um Vorhersagen zu treffen. Diese Situation unterscheidet sich von einem Zero-Shot-Szenario, in dem das Modell sich ausschliesslich auf das stützt, was es zuvor gelernt hat, ohne weitere Beispiele. Das Zero-Shot-Szenario wurde gut untersucht, während ICL-Bewertungen nicht die gleiche Aufmerksamkeit erhalten haben.

#Übliche Praxis bei ICL-Bewertungen

Forschende haben meistens ein paar gängige Benchmarks verwendet, um zu bewerten, wie gut VLLMs im In-Context-Lernen abschneiden. Diese Benchmarks konzentrieren sich in der Regel darauf, Fragen zu Bildern zu beantworten oder diese zu beschreiben. Wir argumentieren jedoch, dass diese Aufgaben die Fähigkeiten des ICL nicht vollständig erfassen und die Modelle nicht ausreichend herausfordern.

Wenn wir die Ergebnisse aus verschiedenen Benchmarks betrachten, stellen wir fest, dass die meisten Modelle nur begrenzte Verbesserungen zeigen, wenn sie mehr Beispiele erhalten. Die bestehenden Benchmarks könnten Forscher dazu verleiten, zu glauben, dass VLLMs starke Fähigkeiten im ICL haben, während sie in Wirklichkeit hauptsächlich Verbesserungen bei der Ausgabeformatierung zeigen, statt ihre grundlegenden Problemlösungsfähigkeiten zu verbessern.

#Unser neuer Benchmark

Um die ICL-Fähigkeiten von VLLMs besser zu bewerten, haben wir einen neuartigen Benchmark erstellt, der aus verschiedenen Aufgaben besteht, die sowohl Bilder als auch Text erfordern. Dieser Benchmark deckt Herausforderungen wie das Erkennen von Details, das Überlegen von Informationen und das Handhaben längerer Kontexte ab. Unser Ziel ist es, eine Bewertung anzubieten, die die Fähigkeiten und Einschränkungen der aktuellen Modelle genau widerspiegelt.

#Übersicht der Aufgaben

Der Benchmark umfasst eine Vielzahl von Aufgaben, die jeweils unterschiedliche Fähigkeiten ansprechen. Diese Aufgaben reichen von Bild-zu-Text-Formaten, in denen Modelle Bilder beschreiben, bis zu Text-zu-Bild-Formaten, in denen Modelle Bilder basierend auf Textvorgaben generieren. Einige Aufgaben erfordern, dass Modelle Objekte in Bildern zählen, während andere grundlegende mathematische Probleme mit in Bildern gefundenen Zahlen lösen.

Durch die Untersuchung, wie gut VLLMs bei diesen Aufgaben abschneiden, können wir Schlussfolgerungen über ihre Stärken und Schwächen sowie den aktuellen Stand des multimodalen ICL ziehen.

#Hauptergebnisse

#Übersicht der Aufgabenleistungen

Bei den Tests der besten Modelle an unserem Benchmark fanden wir heraus, dass die meisten Modelle die Fähigkeit zeigen, aus wenigen Beispielen über verschiedene Aufgaben zu lernen. Es gibt jedoch einen bemerkbaren Unterschied, wie gut sie je nach spezifischer Aufgabe abschneiden.

Einige VLLMs zeigten erhebliche Verbesserungen, als mehr Beispiele hinzugefügt wurden, während andere Schwierigkeiten hatten, konsistentes Lernen zu zeigen. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass, obwohl Fortschritte gemacht werden, viele Modelle weiterhin Herausforderungen haben, wenn es darum geht, mehrere Beispiele effektiv zu nutzen.

#Lernen aus Beispielen

Die Ergebnisse zeigen auch, dass, obwohl mehr Beispiele manchmal die Leistung verbessern können, dies nicht immer der Fall ist. Bei einigen Aufgaben führte das Hinzufügen zu vieler Beispiele zu einer Verschlechterung der Leistung, was darauf hindeutet, dass Modelle verwirrt werden können, wenn zu viele Informationen auf einmal präsentiert werden.

Interessanterweise wurde das stärkste Modell in unseren Tests als GPT4V identifiziert, das über alle Aufgaben hinweg konsistent gut abschnitt. Allerdings war es nicht immer das beste in jeder einzelnen Aufgabensituation.

#Weitere Analysen

#Schnelle Konzeptverknüpfung

Eine der Aufgaben in unserem Benchmark konzentrierte sich darauf, dass Modelle schnell erfundenen Namen mit Bildern verknüpfen. Die Ergebnisse zeigten, dass VLLMs Schwierigkeiten hatten, als sie mit diesen neuen Aufgabenstellungen konfrontiert wurden. Die Aufgabe der schnellen Konzeptverknüpfung erforderte zusätzlichen Aufwand von den Modellen, um genau zu lernen.

#Vergleich zwischen multimodalem und textbasiertem Lernen

Um die Unterschiede zwischen bildbasiertem und textbasiertem Lernen näher zu untersuchen, verglichen wir, wie gut Modelle abschnitten, wenn sie Textbeschreibungen anstelle von Bildern erhielten. Die Ergebnisse zeigten, dass die Modelle in der Regel besser mit Texteingaben abschnitten, da sie sich stärker auf das reasoning konzentrieren konnten, ohne die zusätzliche Herausforderung der Bildverarbeitung.

#Skalierung mit mehr Beispielen

Wir untersuchten auch, wie Modelle mit zunehmender Anzahl von Beispielen skalieren. Einige Modelle verbesserten ihre Leistung, als sie mehr Beispiele erhielten, während andere Schwierigkeiten hatten. Die Unterschiede in der Leistung verdeutlichen die Notwendigkeit besserer Trainingsmethoden, die mehrere Beispiele handhaben können, ohne die Modelle zu überwältigen.

#Qualitative Analyse

Wir haben uns genau angesehen, wie die Modelle spezifische Aufgaben bewältigten, und einige häufige Fehler beobachtet, die sie machten. Zum Beispiel bei der Aufgabe zur Bildverarbeitung sagten die Modelle oft reale Klassen vorher, anstatt die erfundenen Namen zu verwenden. Diese Verwirrung trat seltener auf, wenn die Modelle mehr Beispiele zum Lernen hatten.

Bei einer anderen Aufgabe, die das Zählen von Objekten in Bildern betraf, missverstanden die Modelle manchmal die Frage oder lieferten falsche Zählungen. Diese Fehler könnten aus Schwierigkeiten beim Erkennen von Objekten oder beim Erinnern an die Einzelheiten ihrer Trainingsbeispiele resultieren.

#Verwandte Arbeiten

Während VLLMs weiterentwickelt werden, erstellen Forscher verschiedene Benchmarks, um ihre Fähigkeiten zu bewerten. Viele dieser Benchmarks konzentrieren sich auf spezifische Aufgaben und Einzelbildszenarien, wodurch die Bewertung von ICL-Fähigkeiten relativ unerforscht bleibt. Unsere Arbeit zielt darauf ab, diese Lücke zu schliessen, indem wir eine umfassende Bewertung anbieten, die sowohl Text-zu-Bild- als auch Bild-zu-Text-Aufgaben abdeckt.

#Fazit

Wir haben einen neuen Benchmark zur Bewertung der multimodalen ICL-Fähigkeiten in VLLMs vorgestellt und gehen über die bestehenden begrenzten Bewertungen hinaus. Unser Benchmark testet eine Vielzahl von Fähigkeiten, darunter reasoning, Wahrnehmung und das Handhaben längerer Kontexte.

Wir hoffen, dass unsere Arbeit Modellentwickler dazu motiviert, die gesamte Palette der Herausforderungen im ICL anzugehen, und dass sie Praktikern hilft, die aktuellen Fähigkeiten und Einschränkungen von VLLMs zu verstehen, während sich das Feld weiterentwickelt. Mit dem Fortschritt der Forschung wollen wir unseren Benchmark erweitern, um in Zukunft mehr Aufgaben und Modelle einzubeziehen.