Evaluierung von Vision-Language-Modellen: Die Rolle der Unsicherheit

Vision-Language-Modelle (VLMs) sind wichtige Werkzeuge im Bereich der künstlichen Intelligenz, besonders für Aufgaben, die Bilder und Text kombinieren. Neuere Modelle wie GPT-4 und andere haben gezeigt, dass sie in verschiedenen Vision-Language-Aufgaben gut abschneiden können. Allerdings fehlt ein entscheidender Aspekt bei der Bewertung dieser Modelle: Unsicherheit. Diese Lücke kann zu Missverständnissen führen, wie gut diese Modelle tatsächlich abschneiden. Unsere Forschung zielt darauf ab, diese Lücke zu schliessen, indem wir einen Benchmark bereitstellen, der Unsicherheit als Teil des Evaluierungsprozesses einbezieht.

#Bedeutung der Unsicherheit bei der Bewertung von VLMs

Wenn man VLMs bewertet, ist es wichtig, über grundlegende Leistungskennzahlen hinauszugehen. Das Verständnis von Unsicherheit kann aufzeigen, wie zuversichtlich ein Modell bei seinen Vorhersagen ist. Zum Beispiel könnte ein Modell eine richtige Antwort geben, aber sich dabei unsicher fühlen. Umgekehrt könnte es auch eine falsche Antwort geben und dabei sehr zuversichtlich sein. Daher ist die Bewertung der Unsicherheit entscheidend für ein vollständiges Verständnis, wie VLMs arbeiten und abschneiden.

Aktuelle Methoden ignorieren oft diesen Unsicherheitsaspekt, was zu Bewertungen führt, die nicht wirklich widerspiegeln, wie die Modelle in realen Situationen abschneiden. Unsere Studie analysiert über 20 VLMs und konzentriert sich auf die Multiple-Choice Visual Question Answering (VQA)-Aufgabe unter Verwendung von fünf Datensätzen, die verschiedene Vision-Language-Fähigkeiten abdecken.

#VLMs und ihre Bewertungsmethoden

VLMs sind immer wichtiger geworden, um Sprache in Verbindung mit visuellen Daten zu verstehen und zu generieren. Beispiele sind Modelle wie MiniGPT-4 und LLaVA, die sowohl Bild- als auch Texteingaben einbeziehen. Während viele Modelle gut darin sind, die richtigen Antworten vorherzusagen, zeigen sie auch unterschiedliche Grade an Sicherheit. Einige Modelle könnten Fragen fälschlicherweise selbstbewusst beantworten, während andere korrekt antworten, aber wenig Zuversicht zeigen.

Bestehende Bewertungsbenchmarks wie VQAv2, GQA und andere dienen als Grundlage für das Verständnis der VLM-Fähigkeiten. Allerdings berücksichtigen diese Benchmarks nicht die Unsicherheit, die mit ihren Vorhersagen verbunden ist. Um VLMs umfassend zu bewerten, ist es entscheidend, Faktoren wie Sicherheit, Ethik, Fairness und Robustheit zusammen mit Leistungskennzahlen zu berücksichtigen.

#Die Rolle der Unsicherheit in der VLM-Leistung

Zwei Modelle können dasselbe Mass an Genauigkeit erreichen, aber unterschiedliche Grade an Sicherheit bezüglich ihrer Vorhersagen haben. Das kann man mit Schülern vergleichen, die einen Test ablegen, wobei zwei die gleiche Antwort wählen, sich aber unterschiedlich über ihre Wahl fühlen. Die Einbeziehung von Unsicherheit in Evaluierungsrahmen ist entscheidend für ein besseres Verständnis von VLMs.

In unserem Ansatz nutzen wir Konforme Vorhersage, um die Unsicherheit in VLMs zu schätzen. Diese Methode ermöglicht es uns, die Zuverlässigkeit der Vorhersagen verschiedener Modelle zu beurteilen. Wir analysieren die Zusammenhänge zwischen der Unsicherheit des Modells und den jeweiligen Komponenten des Sprachmodells.

#Methoden zur Messung von Unsicherheit

Unsicherheit kann mit verschiedenen Methoden gemessen werden, die typischerweise in vier Kategorien fallen:

1. Einzelne deterministische Methoden: Diese messen die Unsicherheit basierend auf einem Vorwärtsdurchlauf des Modells, geeignet für deterministische Modelle.

2. Ensemble-Methoden: Diese verwenden Ausgaben unterschiedlicher Modelle, um die Unsicherheit zu schätzen.

3. Bayessche Methoden: Diese verlassen sich auf die interne Zufälligkeit eines Modells, um die Unsicherheit zu messen.

4. Testzeit-Augmentationsmethoden: Diese augmentieren die Eingabedaten während der Bewertung, um die Unsicherheit des Modells effektiv zu beurteilen.

Jede dieser Methoden hat ihre Vor- und Nachteile, wobei viele rechenintensiv sind, was ihre Anwendung bei grösseren Modellen erschwert.

Ein weit verbreiteter Massstab zur Schätzung der Kalibrierung eines Modells ist der Expected Calibration Error (ECE), der bewertet, wie gut die vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten mit den tatsächlichen richtigen Frequenzen übereinstimmen. Während ECE häufig verwendet wird, fehlen formale Garantien, die es weniger zuverlässig machen.

#Konforme Vorhersage als robuste Methode

In letzter Zeit hat die konforme Vorhersage als Methode zur robusten Quantifizierung von Unsicherheit an Bedeutung gewonnen. Diese Technik hat sich in verschiedenen Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache als besonders nützlich erwiesen. Die Idee ist, Vorhersagesets anstelle von Punktabschätzungen zu erstellen, die die Unsicherheit um Vorhersagen besser erfassen können.

Konforme Vorhersage zeichnet sich dadurch aus, dass sie an verschiedene Modelle anpassbar ist, was bedeutet, dass sie nicht auf das spezifische Funktionieren eines Modells angewiesen ist, um gültige Unsicherheitsschätzungen bereitzustellen. Ausserdem ist sie verteilungsfrei, sodass sie keine Annahmen über die zugrunde liegende Verteilung der Daten erfordert.

#Visuelle Sprachmodelle und ihre Eigenschaften

In diesem Abschnitt erkunden wir die spezifischen Aufgaben, die mit VLMs verbunden sind. Diese Modelle erhalten sowohl Bild- als auch Texteingaben und versuchen vorherzusagen, was als Nächstes kommt, sei es ein weiteres Wort oder eine Antwort auf eine Frage.

Visuelle Encoder sind wichtige Komponenten dieser VLMs. Es gibt verschiedene Architekturen, wie ViT und CLIP ViT. Jede transformiert Bilder auf ihre eigene Weise, um die Verarbeitung zusammen mit Textdaten zu erleichtern. Zum Beispiel zerlegt ViT Bilder in Fragmente zur tiefergehenden Verarbeitung, während CLIP ViT Text- und Bildverständnis durch kontrastives Lernen auf der Grundlage grosser Mengen von Text- und Bildpaarungen kombiniert.

Um die Effizienz verschiedener Modelle zu vergleichen, analysieren wir mehrere VLMs, die einzigartige Architekturen und Ansätze zur Handhabung visueller Daten verwenden. Zum Beispiel könnte LLaVA ein vortrainiertes CLIP zur Kodierung von Bildern verwenden, während andere massgeschneiderte Architekturen nutzen, die auf spezifische Aufgaben optimiert sind.

#Bewertungsrahmen für VLMs

Die Bewertung von VLMs beinhaltet typischerweise verschiedene Benchmarks, die ihre Leistung über mehrere Aufgaben hinweg bewerten. Diese Benchmarks umfassen Bildunterschriftenerstellung, Visuelle Fragenbeantwortung und Visuelles Verankern, wobei jeder unterschiedliche Aspekte der Vision-Language-Leistung fokussiert.

Für unsere Untersuchung folgen wir den Protokollen für Multiple-Choice-Fragen (MCQA)-Aufgaben und nutzen verschiedene Datensätze, um eine umfassende Bewertung sicherzustellen. Die Datensätze umfassen:

• MMBench: Enthält Tausende von Multiple-Choice-Fragen, die in verschiedene Fähigkeitsdimensionen unterteilt sind.
• OODCV-VQA: Konzentriert sich auf die Fähigkeit der Modelle, mit Out-of-Distribution (OOD)-Szenarien umzugehen.
• ScienceQA: Beinhaltet wissenschaftliche Fragen in Kombination mit Bildern zur Überprüfung von Schlussfolgerungen.
• SEEDBench und AI2D: Entwickelt, um die Modelle in Diagrammverständnis und Schlussfolgerungsaufgaben zu fordern, die mit verschiedenen Themen zu tun haben.

#Ergebnisse und Beobachtungen

Die Ergebnisse unserer Experimente zeigen, dass VLMs zwar hohe Genauigkeiten erreichen können, aber ihre Unsicherheitsniveaus nicht unbedingt mit ihren Leistungskennzahlen übereinstimmen. Zum Beispiel kann ein Modell mit hoher Genauigkeit gleichzeitig eine hohe Unsicherheit aufweisen.

Die Analyse zeigt, dass die Erhöhung der Grösse des Sprachmodells oft zu einer verbesserten Genauigkeit führt, aber nicht immer zu einem Rückgang der Unsicherheit. Bei grösseren Versionen von Modellen wie LLaVA zeigt sich zwar eine höhere Genauigkeit, jedoch zeigen ihre Unsicherheitskennzahlen unterschiedliche Muster.

#Der Einfluss der Modellgrösse und Feinabstimmung

Wenn wir die Grösse des Sprachmodells in VLMs erhöhen, beobachten wir typischerweise eine entsprechende Zunahme der Genauigkeit. Allerdings bewegen sich Unsicherheit und Genauigkeit nicht immer im Gleichschritt. In einigen Fällen bleibt die Unsicherheit konstant, obwohl die Modellgrösse erheblich steigt.

Die Feinabstimmung von Modellen für spezifische Aufgaben, wie z. B. Chat-Anwendungen, führt in der Regel zu einer besseren Leistung in der Genauigkeit. Dennoch können unerwartete Ergebnisse auftreten, bei denen Basismodelle eine niedrigere Unsicherheit aufweisen als ihre auf Chat abgestimmten Pendants.

#Herausforderungen mit aktuellen Metriken

Die Bewertung von VLMs steht weiterhin vor Herausforderungen, insbesondere hinsichtlich der Zuverlässigkeit bestehender Kalibrierungsmetriken wie ECE und Maximum Calibration Error (MCE). Unsere Ergebnisse zeigen, dass diese Metriken nicht immer mit Ergebnissen korrelieren, die aus konformen Vorhersagemethoden abgeleitet sind, was auf Einschränkungen ihrer Wirksamkeit bei der Unsicherheitsschätzung hinweist.

Diese Inkonsistenz betont die Notwendigkeit umfassender Bewertungsansätze, die verschiedene Dimensionen der Leistung, einschliesslich Unsicherheit, berücksichtigen. Eine Bewertung der Modelle allein auf Grundlage der Genauigkeit könnte kein zuverlässiges Bild ihrer tatsächlichen Fähigkeiten bieten.

#Fazit

Unsere Studie hebt die Bedeutung der Integration von Unsicherheit in die Bewertung von Vision-Language-Modellen hervor. Die Lücken im Verständnis, wie gut Modelle in realen Szenarien abschneiden, ergeben sich aus der Vernachlässigung von Unsicherheitsmetriken. Indem wir diese Metriken in Bewertungsrahmen einbeziehen, können wir eine vollständigere und vertrauenswürdigere Bewertung von VLMs erreichen.

Zukünftige Forschung sollte weiterhin die Unsicherheit in verschiedenen Vision-Language-Aufgaben wie offenen VQA und Bildunterschriftenerstellung untersuchen. Diese Erkundung könnte das Modelltraining verbessern und zu Fortschritten führen, wie diese Modelle in praktischen Anwendungen eingesetzt werden.

Während sich das Feld der künstlichen Intelligenz weiterentwickelt, wird das Verständnis von Unsicherheit entscheidend sein, um zuverlässige und verantwortungsvolle KI-Systeme zu entwickeln, die den Bedürfnissen und Erwartungen der Nutzer gerecht werden.