Valutare i modelli linguistici multimodali sui compiti dei social media

Le piattaforme di social media sono posti dove la gente condivide vari tipi di informazioni, inclusi testo, immagini e video. Questa mescolanza di formati rende difficile per le macchine capire veramente i sentimenti e le interazioni che avvengono online. Per affrontare questo problema, sono stati sviluppati modelli di linguaggio multimodali (MLLM). Questi modelli sono pensati per aiutare le macchine a gestire sia il testo che i contenuti visivi. Tuttavia, hanno ancora difficoltà a interpretare le emozioni umane e a gestire questioni complesse come la Disinformazione.

Per migliorare la comprensione delle macchine, è stato creato un nuovo Benchmark. Questo benchmark è progettato per testare quanto bene gli MLLM possono comprendere i contenuti dei social media che includono più tipi di dati. Combina dataset popolari e introduce un nuovo dataset per etichettare video di YouTube. Il benchmark si concentra su vari compiti, tra cui la rilevazione di informazioni false, l'individuazione dell'odio e la generazione di contesto sociale.

La ricerca mostra che quando sono stati testati diversi modelli di MLLM open-source su questi compiti, c'è stata una differenza notevole in come hanno performato. Questo mette in evidenza la necessità di modelli migliori che possano comprendere i contesti sociali in modo più efficace. Durante i test senza formazione aggiuntiva, gli MLLM hanno faticato con i compiti legati ai social media. Tuttavia, hanno mostrato miglioramenti quando sono stati messi a punto, indicando che ci sono modi per migliorare le loro performance.

Il benchmark consiste in dieci compiti diversi. Questi includono sette compiti relativi alla classificazione di immagini e testi, come la rilevazione di informazioni false, la classificazione del sarcasmo, l'analisi del sentiment e l'identificazione di contenuti offensivi. Ci sono anche due compiti per generare contenuti, come descrivere immagini e creare descrizioni di contesto sociale, insieme a un compito per estrarre testo dalle immagini.

Negli ultimi anni, i social media sono diventati un punto centrale per condividere informazioni. La gente usa queste piattaforme non solo per condividere esperienze personali, ma anche per diffondere voci e influenzare l'opinione pubblica. Poiché i contenuti dei social media spesso combinano testo e immagini, è importante non solo interpretare ogni tipo, ma anche capire come lavorano insieme. Questo rende difficile per le macchine afferrare come gli esseri umani comunicano in questi ambienti.

Gli MLLM sono progettati per colmare il divario tra il linguaggio naturale e i segnali visivi. Hanno dimostrato di avere del potenziale in una vasta gamma di compiti, dalla creazione di didascalie per le immagini fino a rispondere a domande complesse. Tuttavia, capire cose come le emozioni umane, i meme e verificare la disinformazione è ancora una grande sfida.

I compiti che richiedono di combinare informazioni da testo e immagini, tenendo conto dei contesti sociali, sono particolarmente difficili. Ad esempio, spiegare meme umoristici richiede non solo di riconoscere l'immagine e costruire una descrizione linguistica, ma anche di afferrare l'umorismo dietro di essa. Poiché gli MLLM storicamente hanno faticato con compiti che richiedono conoscenze sociali, ci aspettiamo che i compiti legati ai social media siano ancora più difficili.

Date le sfide dei compiti multimodali sui social media, abbiamo bisogno di un benchmark che possa valutare gli MLLM su diversi tipi di dati e contesti sociali. Questo benchmark attirerà l'attenzione su dove gli MLLM attualmente mancano e incoraggerà sviluppi futuri che migliorano la comunicazione tra esseri umani e macchine.

Questa ricerca introduce un nuovo benchmark che mira a valutare gli MLLM attraverso vari compiti tipici degli ambienti social media. Insieme ai noti dataset multimodali, è incluso un nuovo dataset su larga scala per etichettare video di YouTube, risultando in dieci compiti distribuiti su cinque dataset.

L'attenzione è principalmente sui MLLM open-source, che sono vantaggiosi perché possono essere implementati rapidamente, sono economici e mantengono meglio l'integrità dei dati rispetto ai modelli centralizzati. Attraverso questo benchmark, è stata condotta una valutazione approfondita degli MLLM. Sono stati convalidati nuovi metodi per migliorare le prestazioni degli MLLM su compiti multimodali. I risultati avranno delle implicazioni per lo sviluppo e l'uso futuro degli MLLM.

#Contributi della Ricerca

I principali contributi di questo lavoro possono essere riassunti come segue. Prima di tutto, viene introdotto un nuovo benchmark per valutare la capacità degli MLLM di gestire compiti multimodali provenienti dai social media. In secondo luogo, viene fornita una valutazione completa delle prestazioni di dieci noti MLLM open-source, confrontando i loro risultati con quelli dei modelli di linguaggio ottimizzati. In terzo luogo, vengono condotti due casi studio per testare l'efficacia di due metodi specifici: auto-miglioramento e fine-tuning arricchito da spiegazioni.

L'analisi rivela che mentre gli MLLM spesso non performano bene nei test iniziali senza fine-tuning precedente, le loro prestazioni possono essere significativamente migliorate attraverso metodi di formazione su misura. L'obiettivo è supportare la ricerca e lo sviluppo in corso rendendo tutto il codice, i dati e gli strumenti correlati pubblicamente disponibili.

#Panoramica del Benchmark

Il benchmark include vari compiti e dataset, ognuno progettato per valutare diversi aspetti degli MLLM quando interagiscono con i contenuti dei social media.

• PolitiFact per la rilevazione di disinformazione valuta la capacità di differenziare tra notizie vere e informazioni false.
• Hateful Memes indaga il riconoscimento di contenuti d'odio in meme che combinano testo e immagini.
• Memotion si concentra sull'analisi del sentiment e di altre emozioni espresse nei meme.
• YouTube Tagging valuta la capacità dei modelli di assegnare tag rilevanti ai video in base ai loro titoli e descrizioni.

Questa ricerca esplora quanto bene gli MLLM gestiscono compiti che riflettono interazioni reali sui social media, come comprendere video, individuare informazioni false e rilevare discorsi dannosi.

#Etichettatura nei Contenuti Digitali

Un compito cruciale nella gestione dei contenuti digitali è prevedere accuratamente i tag appropriati per i materiali online. Dati i vari formati di informazione, una buona etichettatura migliora significativamente la visibilità dei contenuti, aiuta negli sforzi di moderazione e migliora l'esperienza degli utenti online.

Il nuovo dataset YouTube2M è composto da quasi 2 milioni di video progettati per valutare la capacità dei modelli di prevedere i tag. Il dataset è stato compilato raccogliendo URL da Reddit per un periodo di 12 anni. Utilizzando l'API di dati di YouTube, sono stati raccolti metadati come titoli, descrizioni e altri dettagli. Sono stati mantenuti solo video con tag e immagini validi, risultando in un dataset di 1.963.697 video pronti per l'analisi.

#Rilevazione della Disinformazione

La rilevazione della disinformazione è vitale poiché informazioni fuorvianti possono causare danni e ridurre la fiducia negli ambienti online. In questo benchmark, la rilevazione della disinformazione viene affrontata come un problema di classificazione binaria, sfruttando dataset come PolitiFact e GossipCop, che forniscono contenuti giornalistici annotati come veri o falsi.

#Rilevazione del Discorso d'Odio

Il discorso d'odio è un problema pressante sulle piattaforme online con gravi impatti su individui e comunità. Il benchmark include il dataset Hateful Memes, che consente di testare la capacità di identificare messaggi che attaccano gruppi basati su razza, religione o altre caratteristiche. Comprendere e controllare il discorso d'odio è essenziale per promuovere spazi online più sicuri.

#Analisi delle Emozioni

Le interazioni emotive sui social media possono essere ricche e variegate, spesso includendo umorismo, sarcasmo e offesa. Catturare queste emozioni con precisione può essere difficile per gli MLLM. Pertanto, il dataset Memotion è utilizzato per fornire approfondimenti sull'analisi del sentiment e delle emozioni. Questo compito implica non solo rilevare il sentiment, ma anche le sfumature di umorismo e sarcasmo.

#Riconoscimento Ottico dei Caratteri (OCR)

L'OCR, o il processo di conversione di immagini contenenti testo in contenuti leggibili dalle macchine, viene esaminato all'interno del benchmark. Questa capacità è fondamentale per interpretare informazioni trovate in infografiche, meme e screenshot. I dataset Hateful Memes e Memotion servono a valutare le abilità OCR degli MLLM.

#Compiti di Descrizione

Valutare quanto bene un modello può creare descrizioni in linguaggio naturale delle immagini è un altro compito critico. Questo implica comprendere il contenuto visivo e generare descrizioni che siano coerenti e contestualmente appropriate. Studi precedenti hanno dimostrato che modelli avanzati possiedono conoscenze significative di dominio, e quelle intuizioni possono essere utilizzate per aiutare nei compiti di descrizione.

#Selezione del Modello

I modelli scelti per la valutazione spaziano tra diverse architetture. Questi includono MLLM noti come LLaVA, BLIP2, InstructBLIP e LLaMA-Adapter. Ogni modello varia per dimensioni e capacità. Il confronto si basa sulle loro prestazioni attraverso vari compiti, concentrandosi in particolare su come performano quando ricevono input in un contesto zero-shot.

#Risultati del Benchmark

Attraverso dieci compiti, viene utilizzato un punteggio unificato per fornire un riepilogo delle prestazioni di ciascun modello. Per la classificazione del testo, vengono utilizzate varie metriche come il punteggio macro-F1. Nei compiti di generazione di testi, vengono applicate metriche basate su n-grammi come ROUGE e BLEU per misurare quanto bene i modelli generano contenuti pertinenti.

I risultati rivelano che molti MLLM performano a livelli vicini al random quando testati inizialmente senza fine-tuning. Questo è particolarmente evidente in compiti come la rilevazione di contenuti offensivi, dove nessun modello ha superato il punteggio di base. Questo indica che le sfide tipiche associate alle interazioni sui social media sono davvero impegnative per la maggior parte dei modelli.

L'efficacia del fine-tuning spicca anche nella rilevazione della disinformazione. Quando gli MLLM sono stati ottimizzati, le loro prestazioni sono migliorate significativamente rispetto ai loro omologhi zero-shot. In particolare, i modelli più piccoli che hanno ricevuto una formazione mirata hanno performato meglio rispetto ai modelli più grandi zero-shot.

#Prestazione dei Modelli Individuali

Tra i modelli valutati, LLaVA si distingue come il più forte nella maggior parte dei compiti. Raggiunge costantemente i migliori risultati nella generazione di testo e nei compiti che richiedono conoscenze sociali. Tuttavia, nessun singolo modello eccelle in ogni categoria, suggerendo che i diversi modelli hanno i loro punti di forza e debolezza.

#Risultati sull'Adesione alle Istruzioni

L'analisi indica anche una correlazione positiva tra la dimensione del modello e la capacità di seguire le istruzioni con precisione. Man mano che i modelli crescono, la loro comprensione dei compiti migliora, indicando che i modelli avanzati possono valutare meglio l'affidabilità delle informazioni.

#Usi Illustrativi del Benchmark

Questo benchmark apre a nuove opportunità per sperimentare strategie innovative per migliorare le prestazioni degli MLLM su compiti multimodali. Sono stati condotti casi studio per testare questi nuovi metodi, incluse strategie di auto-miglioramento mirate a migliorare la comunicazione senza intervento umano.

#Esaminare l'Auto-Miglioramento negli MLLM

La capacità degli MLLM di affinare iterativamente le loro risposte viene esplorata. I modelli sono stati incaricati di generare risposte e migliorarle basandosi su input multimodali e risposte precedenti. Sono state ideate metriche per misurare quanto costanti e accurate siano diventate le risposte nel corso di più iterazioni.

#L'Impatto del Fine-Tuning

Lo studio indaga se la formazione aggiuntiva può migliorare le prestazioni degli MLLM. Sono state testate due strategie per il fine-tuning: una utilizzando dati standard e l'altra incorporando spiegazioni generate da modelli avanzati. I risultati mostrano che il fine-tuning con spiegazioni porta a un miglioramento delle competenze più ampio attraverso vari compiti.

#Lavori Correlati

Il successo degli MLLM dimostra il loro potenziale di integrare dati visivi e testuali. Tuttavia, lo studio mette in evidenza che i modelli attuali faticano ancora a comprendere e rispondere completamente a situazioni sociali complesse. I benchmark precedenti in vari settori hanno fornito utili intuizioni sulla affidabilità e robustezza dei modelli di linguaggio, ma rimane un divario nella valutazione delle capacità multimodali in contesti sociali.

#Considerazioni Etiche e Impatti Più Ampi

Il bias negli MLLM è una preoccupazione chiave, poiché questi modelli riflettono spesso i pregiudizi presenti nei loro dati di addestramento. Questo può portare a problemi significativi, specialmente in applicazioni sensibili. Lo studio sottolinea l'importanza di dataset diversificati e modelli inclusivi per ridurre i bias e migliorare la funzionalità degli MLLM.

In generale, le prestazioni attuali degli MLLM non sono ancora ottimali, in particolare in impostazioni zero-shot. Affinché questi modelli siano più efficaci, la formazione dovrebbe comprendere una gamma più ampia di compiti sociali ed etici, consentendo una comprensione più profonda di contesti diversi.

#Conclusione

Questo lavoro fornisce una valutazione completa degli MLLM in contesti di social media. Un benchmark progettato di recente evidenzia i punti di forza e di debolezza dei modelli attuali, e i risultati pongono le basi per future ricerche volte a migliorare le capacità degli MLLM. Affrontando le lacune nelle prestazioni e promuovendo migliori metodi di formazione, questi modelli possono diventare più abili nel comprendere e interagire con le complessità della comunicazione nei social media.