Évaluation des capacités Zero-Shot des LLM multimodaux

Dans cette section, on va parler de comment les modèles de langage multimodaux (LLMs) font des tâches sans entraînement préalable. On a évalué plusieurs modèles, open-source et propriétaires, pour voir comment ils s'en sortent sur différentes tâches quand ils n'ont pas été spécifiquement entraînés pour ça.

#Modèles Utilisés dans l'Évaluation

On a examiné une gamme de modèles pour avoir une évaluation complète. Les modèles open-source incluaient BLIP-2, PaliGemma, et LLaVA. Les modèles propriétaires consistaient en GPT-4, Gemini, et Claude 3. Les résultats sont dans plusieurs tableaux montrant leurs performances sur différentes tâches.

#Aperçu des Performances

Les résultats de notre évaluation montrent que GPT-4 a généralement bien performé dans la plupart des cas. Fait intéressant, certains modèles open-source se sont mieux débrouillés que les modèles propriétaires dans des tâches de réponse à des questions visuelles (VQA) avec des images réelles. Par contre, ils n'ont pas été aussi bons sur des tâches comme l'implication visuelle ou la légende d'images. À l'inverse, PaliGemma et LLaVA 1.5 ont montré des performances visiblement plus faibles que d'autres modèles. Ça pourrait signifier que ces modèles ont pu être influencés par les données qu'ils ont utilisées pendant l'entraînement.

On a trouvé des indices de "contamination des tâches," ce qui veut dire que certains modèles ont peut-être appris à partir de Jeux de données qu'ils n'auraient pas dû, ce qui a affecté leurs performances sur certaines tâches. Par exemple, PaliGemma a dit qu'il a utilisé un mélange de différents jeux de données académiques, ce qui pourrait être une raison pour ses résultats.

#Besoin de Méthodes d'Évaluation Améliorées

La présence de contamination de tâches suggère que notre méthode d'évaluation actuelle, appelée VolDoGer, pourrait ne pas être la meilleure pour mesurer la performance en Zero-shot des LLMs multimodaux. Bien qu'on ait remarqué des différences de performance qui laissent penser à de la contamination, il est possible que d'autres modèles propriétaires aient aussi utilisé des jeux de données originaux sur lesquels on s'est appuyé pour nos Évaluations.

Ça met en avant la nécessité de meilleures méthodes pour comparer les performances des LLMs multimodaux sur différentes tâches. Une suggestion serait de recueillir des retours humains sur les sorties de divers modèles et ensuite les classer selon ces préférences.

Malgré quelques soucis, VolDoGer est un jeu de données pionnier créé pour tester la performance des modèles sur diverses tâches vision-langage. Ça sera une ressource utile pour les études futures.

#Résultats des Tâches de Légendage d'Images

Les tableaux suivants montrent la performance de différents modèles sur la tâche de légendage d'images.

Dans ce tableau, des scores plus bas indiquent une meilleure performance. Les résultats montrent que certains modèles open-source ont vraiment bien performé par rapport à d'autres.

#Résultats des Tâches de Réponse à des Questions Visuelles

On a aussi évalué la performance sur les tâches de réponse à des questions visuelles.

D'après les résultats ci-dessus, on peut voir que certains modèles ont réussi à répondre aux questions liées aux images de manière très efficace.

#Résultats des Tâches d'Implication Visuelle

Voici les résultats pour la tâche d'implication visuelle.

Dans l'ensemble, il est clair qu'il y a des variations dans le comportement des modèles sur différentes tâches, ce qui peut informer les recherches futures.

#Détails de Mise en Œuvre

Pour faire nos évaluations, on a surtout utilisé certains outils de programmation qui nous ont permis d'entraîner et de tester les modèles. On s'est concentrés sur l'utilisation d'une seule carte graphique pour le traitement lors de nos tâches d'évaluation. Cette configuration nous a permis de simplifier le processus tout en garantissant des résultats de qualité.

#Modèles de Légendage d'Images

Pour tester la fonctionnalité de légendage d'images, on s'est fiés à des architectures de modèle spécifiques. Dans notre configuration, on a utilisé ViT et CLIP pour analyser les images. Un autre décodeur de texte, GPT-2, a été utilisé pour générer des légendes. On a fait très attention à éviter d'utiliser des modèles qui avaient déjà travaillé avec certains jeux de données, pour éviter les biais dans nos résultats.

#Techniques de Généralisation de Domaine

On a aussi regardé diverses techniques pour améliorer la performance des modèles sur différents domaines. Pour ça, on a construit nos propres méthodes, car les ressources existantes n'étaient pas disponibles.

#Performance Zero-Shot des Modèles

Pendant nos tests, on a utilisé un mélange de modèles open-source et propriétaires, qu'on a abordés un peu différemment. Les modèles open-source ont reçu des prompts plus simples, tandis que les modèles propriétaires avaient des prompts système plus détaillés qui guidaient leurs réponses.

#Méthodologie d'Évaluation

Pour évaluer les résultats, on a utilisé des métriques établies qui évaluent la qualité de la génération de texte. On a spécifiquement mesuré les scores BLEU, ROUGE, et METEOR pour quantifier la qualité de la sortie des modèles.

#Processus d'Annotation des Données

L'annotation des données était une partie critique de notre évaluation. On a utilisé une version spécifique du modèle pour annoter les données. Divers paramètres ont été alignés avec les pratiques standards pour garantir la qualité.

#Spécification du Jeu de Données

Dans cette section, on va détailler le jeu de données VolDoGer. Chaque section se concentre sur le nombre d'images incluses pour différents styles et tâches. Pour le légendage d'images, on a construit un large jeu de données avec plusieurs légendes dans une variété de styles.

#Études Supplémentaires

On a mené d'autres études pour vérifier l'efficacité de nos processus d'évaluation. Cela incluait des investigations manuelles de vérification des étiquettes et de ré-annotation des étiquettes dans les questions et réponses pour diverses tâches.

#Conclusion

En conclusion, notre évaluation de la performance zero-shot utilisant des modèles de langage multimodaux a fourni des informations précieuses sur la façon dont ces modèles fonctionnent sur différentes tâches. La présence de contamination des tâches indique qu'il faut faire plus de recherches pour affiner les méthodes d'évaluation. VolDoGer, malgré ses limites, s'avère être une ressource significative pour les études futures dans le domaine de l'apprentissage Multimodal.

Grâce à la recherche et à l'expérimentation continues, on peut améliorer notre compréhension de comment ces modèles fonctionnent, garantissant qu'ils continuent d'évoluer et de s'améliorer dans leurs capacités.