IsoBench: Benchmarking Multimodal Foundation Models on Isomorphic Representations
作者: Deqing Fu, Ruohao Guo, Ghazal Khalighinejad, Ollie Liu, Bhuwan Dhingra, Dani Yogatama, Robin Jia, Willie Neiswanger
分类: cs.AI, cs.CL
发布日期: 2024-04-01 (更新: 2024-08-18)
备注: 1st Conference on Language Modeling (COLM), 2024
💡 一句话要点
提出IsoBench基准以评估多模态基础模型在同构表示上的表现
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态基础模型 同构表示 基准数据集 模型性能评估 提示技术
📋 核心要点
- 现有基础模型在处理不同输入模态时的性能差异尚未得到充分研究，尤其是在同构表示的情况下。
- 论文提出IsoBench基准数据集，包含多种同构表示，旨在评估模型在不同输入形式下的表现差异。
- 实验结果显示，模型在文本表示上的表现优于图像表示，且提出的提示技术显著提升了模型的整体性能。
📝 摘要（中文）
当前的基础模型在仅使用文本或同时使用图像和文本输入时展现出令人印象深刻的能力。然而，这些能力是否会因输入模态的不同而变化？本文提出了IsoBench，一个基准数据集，涵盖数学、科学、算法和游戏四个主要领域。每个示例都以多种同构表示形式呈现，包括视觉、文本和数学表示。IsoBench提供了细粒度的反馈，以诊断由于表示形式造成的性能差距。研究发现，在相同问题上，模型对文本表示有一致的偏好，尤其是Claude-3 Opus在图像输入时的表现比文本输入低28.7分。最后，提出了两种提示技术IsoCombination和IsoScratchPad，通过考虑不同输入表示之间的组合和转换来提高模型性能。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决基础模型在不同输入模态（如文本与图像）下性能差异的问题。现有方法未能有效评估同构表示对模型性能的影响，导致对模型能力的理解不够全面。
核心思路：通过构建IsoBench基准数据集，提供多种同构表示形式，帮助研究者分析和诊断模型在不同输入形式下的表现差异。设计上强调细粒度反馈，以便识别性能差距的根源。
技术框架：IsoBench数据集包含来自数学、科学、算法和游戏的多种问题，每个问题都有视觉、文本和数学等多种表示形式。模型在这些不同表示上的表现被系统评估，并与基准结果进行对比。
关键创新：IsoBench的最大创新在于其多模态同构表示的设计，允许对模型在不同输入形式下的表现进行深入分析。这一方法与传统单一模态评估方法有本质区别。
关键设计：在实验中，采用了IsoCombination和IsoScratchPad两种提示技术，分别通过组合和转换不同输入表示来提升模型性能。具体的参数设置和损失函数设计在实验部分进行了详细说明。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Claude-3 Opus在图像输入时的表现比文本输入低28.7分，GPT-4 Turbo和Gemini Pro分别低18.7分和14.9分。通过IsoCombination和IsoScratchPad提示技术，模型性能得到了显著提升，展示了同构表示在多模态学习中的重要性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括教育、科学计算和游戏开发等，能够帮助开发者更好地理解和优化多模态基础模型的性能。通过IsoBench，研究者可以针对不同输入形式进行模型调优，从而提升模型在实际应用中的表现。
📄 摘要（原文）
Current foundation models exhibit impressive capabilities when prompted either with text only or with both image and text inputs. But do their capabilities change depending on the input modality? In this work, we propose $\textbf{IsoBench}$, a benchmark dataset containing problems from four major areas: math, science, algorithms, and games. Each example is presented with multiple $\textbf{isomorphic representations}$ of inputs, such as visual, textual, and mathematical presentations. IsoBench provides fine-grained feedback to diagnose performance gaps caused by the form of the representation. Across various foundation models, we observe that on the same problem, models have a consistent preference towards textual representations. Most prominently, when evaluated on all IsoBench problems, Claude-3 Opus performs 28.7 points worse when provided with images instead of text; similarly, GPT-4 Turbo is 18.7 points worse and Gemini Pro is 14.9 points worse. Finally, we present two prompting techniques, $\textit{IsoCombination}$ and $\textit{IsoScratchPad}$, which improve model performance by considering combinations of, and translations between, different input representations.