The BLA Benchmark: Investigating Basic Language Abilities of Pre-Trained Multimodal Models

📄 arXiv: 2310.15061v1 📥 PDF

作者: Xinyi Chen, Raquel Fernández, Sandro Pezzelle

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2023-10-23

备注: This is the camera-ready version of the paper that will be published in the Proceedings of EMNLP 2023 (Singapore, 6-10 December 2023)

💡 一句话要点

提出BLA基准以评估多模态模型的基本语言能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态模型 基本语言能力 BLA基准 Transformer 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的多模态模型在图像与文本的互动理解上存在不足，尤其是在基本语言结构的处理上。
  2. 论文提出了BLA基准，旨在自动评估多模态模型在基本语言能力方面的表现，特别关注儿童能够掌握的语言结构。
  3. 实验结果显示，传统的Transformer模型在BLA基准下表现不佳，而BLIP2在上下文学习中展现出潜力，提示未来改进方向。

📝 摘要（中文）

尽管预训练的语言与视觉模型在下游任务中表现出色，但它们是否真正理解图像与文本的互动仍然是一个未解之谜。本研究探讨了这些模型在处理基本语言结构（如主动-被动语态、并列和关系从句）方面的能力，并提出了BLA，一个新颖的自动构建基准，用于评估多模态模型在这些基本语言能力上的表现。实验表明，尽管大多数模型在零-shot设置下表现不佳，但生成模型BLIP2在上下文学习设置中展现出良好的趋势，表明BLA不仅可以作为评估基准，还能帮助提升模型的基本语言能力。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决预训练多模态模型在理解基本语言结构（如主动-被动语态、并列和关系从句）方面的不足，现有方法未能有效评估这一能力。

核心思路：提出BLA基准，通过自动构建的方式评估多模态模型的基本语言能力，关注儿童易掌握的语言结构，以此揭示模型的理解能力。

技术框架：BLA基准的构建包括数据收集、语言结构设计和模型评估三个主要模块，采用零-shot和微调两种评估方式。

关键创新：BLA基准的创新在于其专注于基本语言能力的评估，填补了现有多模态模型评估中的空白，提供了新的研究视角。

关键设计：在实验中，采用了不同的Transformer模型（如CLIP、ViLBERT和BLIP2），并通过特定构造样本进行微调，探索其在BLA基准下的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，传统的Transformer模型在BLA基准下的表现普遍不佳，尤其是在零-shot设置中。然而，BLIP2在上下文学习中展现出良好的趋势，提示其在特定任务上的潜力，未来可进一步优化。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育技术、自然语言处理和人机交互等。通过提升多模态模型的基本语言能力，可以促进更自然的交互体验，推动智能助手和教育工具的进步，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Despite the impressive performance achieved by pre-trained language-and-vision models in downstream tasks, it remains an open question whether this reflects a proper understanding of image-text interaction. In this work, we explore to what extent they handle basic linguistic constructions -- active-passive voice, coordination, and relative clauses -- that even preschool children can typically master. We present BLA, a novel, automatically constructed benchmark to evaluate multimodal models on these Basic Language Abilities. We show that different types of Transformer-based systems, such as CLIP, ViLBERT, and BLIP2, generally struggle with BLA in a zero-shot setting, in line with previous findings. Our experiments, in particular, show that most of the tested models only marginally benefit when fine-tuned or prompted with construction-specific samples. Yet, the generative BLIP2 shows promising trends, especially in an in-context learning setting. This opens the door to using BLA not only as an evaluation benchmark but also to improve models' basic language abilities.