VLind-Bench: Measuring Language Priors in Large Vision-Language Models
作者: Kang-il Lee, Minbeom Kim, Seunghyun Yoon, Minsung Kim, Dongryeol Lee, Hyukhun Koh, Kyomin Jung
分类: cs.AI, cs.CL, cs.CV
发布日期: 2024-06-13 (更新: 2025-02-08)
备注: NAACL 2025 Findings
💡 一句话要点
VLind-Bench：首个用于评估大型视觉语言模型中语言先验的基准测试。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉语言模型 语言先验 基准测试 反事实图像 多模态学习
📋 核心要点
- 现有方法难以有效分离语言先验与其他混淆因素，导致对LVLM的语言偏见评估不准确。
- VLind-Bench通过设计一系列测试，在评估语言先验之前，先验证模型是否具备基本的视觉和常识能力。
- 实验表明，当前主流LVLM普遍严重依赖语言先验，在视觉信息不足时易产生偏差或幻觉。
📝 摘要（中文）
大型视觉语言模型(LVLMs)在各种多模态任务中表现出了卓越的性能。然而，它们存在一个被称为语言先验的问题，即模型仅基于文本模式生成响应，而忽略了图像信息。解决语言先验问题至关重要，因为它可能导致在处理训练分布之外的图像时产生不良偏差或幻觉。尽管其重要性，目前对于准确测量LVLMs中语言先验的方法研究不足。现有的基于反事实或分布外图像的基准测试可以部分用于测量语言先验，但它们无法将语言先验与其他混淆因素区分开来。为此，我们提出了一个新的基准测试，名为VLind-Bench，它是第一个专门用于测量LVLMs的语言先验或盲目的基准测试。它不仅包括对反事实图像的测试以评估语言先验，还包括一系列测试以评估更基本的能力，如常识知识、视觉感知和常识偏差。对于我们基准测试中的每个实例，我们确保在评估语言先验之前通过所有这些基本测试，从而最大限度地减少其他因素对评估的影响。我们基准测试中对最近LVLMs的评估和分析表明，几乎所有模型都表现出对语言先验的显着依赖，这在该领域提出了一个严峻的挑战。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型视觉语言模型（LVLMs）中存在的“语言先验”问题。现有方法，如基于反事实图像或分布外图像的基准测试，无法有效区分语言先验与其他混淆因素，导致无法准确评估模型对图像信息的依赖程度。现有方法的痛点在于无法将语言先验的影响与其他因素（如视觉感知能力不足、常识知识缺失等）区分开来。
核心思路：论文的核心思路是设计一个专门用于测量LVLMs语言先验的基准测试，即VLind-Bench。该基准测试通过一系列精心设计的测试用例，首先评估模型的基本视觉感知能力和常识知识，确保模型具备这些基本能力后，再评估其对反事实图像的响应，从而更准确地衡量其语言先验。这样设计的目的是为了排除其他因素的干扰，更纯粹地评估模型对语言模式的依赖程度。
技术框架：VLind-Bench的整体框架包含以下几个主要阶段： 1. 基本能力测试：评估模型是否具备基本的视觉感知能力（例如，识别图像中的物体）和常识知识（例如，理解物体之间的关系）。 2. 常识偏差测试：评估模型是否存在常识偏差。 3. 反事实图像测试：使用经过修改的反事实图像，评估模型在图像信息与文本描述不一致时，是否仍然依赖文本信息生成答案。 4. 综合评估：综合以上测试结果，评估模型的语言先验程度。
关键创新：VLind-Bench的关键创新在于其测试用例的设计，它确保在评估语言先验之前，模型已经通过了基本能力测试。这种设计能够有效地将语言先验与其他因素区分开来，从而更准确地测量模型的语言偏见。此外，VLind-Bench是首个专门针对LVLMs语言先验设计的基准测试，填补了该领域的空白。
关键设计：VLind-Bench的关键设计包括： * 反事实图像的生成：通过对图像进行细微的修改，使其与文本描述产生矛盾，从而测试模型是否会忽略图像信息而依赖文本信息。 * 测试用例的多样性：VLind-Bench包含多种类型的测试用例，涵盖了不同的视觉场景和常识知识，从而更全面地评估模型的语言先验。 * 评估指标的定义：VLind-Bench定义了明确的评估指标，用于量化模型在不同测试用例上的表现，从而更客观地评估其语言先验程度。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
VLind-Bench的实验结果表明，当前主流的LVLM，如GPT-4V(ision)和LLaVA等，在面对反事实图像时，普遍表现出对语言先验的严重依赖。即使图像信息与文本描述明显矛盾，模型仍然倾向于根据文本信息生成答案，表明这些模型在理解图像信息方面存在不足。该研究揭示了LVLM在多模态理解方面面临的挑战。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于提升大型视觉语言模型的可靠性和鲁棒性，减少模型在实际应用中因语言先验导致的错误或偏差。例如，在自动驾驶、医疗诊断等领域，模型需要准确理解图像信息，避免过度依赖文本描述而做出错误的决策。VLind-Bench可以作为评估和改进LVLM的重要工具，促进多模态人工智能技术的进步。
📄 摘要（原文）
Large Vision-Language Models (LVLMs) have demonstrated outstanding performance across various multimodal tasks. However, they suffer from a problem known as language prior, where responses are generated based solely on textual patterns while disregarding image information. Addressing the issue of language prior is crucial, as it can lead to undesirable biases or hallucinations when dealing with images that are out of training distribution. Despite its importance, current methods for accurately measuring language priors in LVLMs are poorly studied. Although existing benchmarks based on counterfactual or out-of-distribution images can partially be used to measure language priors, they fail to disentangle language priors from other confounding factors. To this end, we propose a new benchmark called VLind-Bench, which is the first benchmark specifically designed to measure the language priors, or blindness, of LVLMs. It not only includes tests on counterfactual images to assess language priors but also involves a series of tests to evaluate more basic capabilities such as commonsense knowledge, visual perception, and commonsense biases. For each instance in our benchmark, we ensure that all these basic tests are passed before evaluating the language priors, thereby minimizing the influence of other factors on the assessment. The evaluation and analysis of recent LVLMs in our benchmark reveal that almost all models exhibit a significant reliance on language priors, presenting a strong challenge in the field.