From Local Concepts to Universals: Evaluating the Multicultural Understanding of Vision-Language Models
作者: Mehar Bhatia, Sahithya Ravi, Aditya Chinchure, Eunjeong Hwang, Vered Shwartz
分类: cs.CL, cs.AI, cs.CV
发布日期: 2024-06-28
备注: Under peer review
💡 一句话要点
提出GlobalRG基准，评估视觉-语言模型在多文化理解上的能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉-语言模型 多文化理解 基准测试 跨文化检索 视觉 grounding
📋 核心要点
- 现有视觉-语言模型在非西方文化图像上表现不佳，原因是训练数据中文化代表性不足。
- 论文提出GlobalRG基准，包含跨文化通用概念检索和文化视觉 grounding 两个任务，以评估模型的多文化理解能力。
- 实验结果表明，模型在不同文化上的表现差异显著，强调了提升模型多文化理解的重要性。
📝 摘要（中文）
由于训练数据集中非西方文化的代表性不足，视觉-语言模型在处理这些文化相关的图像时表现欠佳。为了解决这个问题，并弥补现有文化包容性基准在文化覆盖范围和对通用概念及特定文化概念的评估不足，本文提出了GlobalRG基准。该基准包含两个具有挑战性的任务：跨文化通用概念检索和文化视觉 grounding。前者旨在从50个国家检索与通用概念相关的文化多样性图像，后者旨在将来自15个国家的特定文化概念与图像进行关联。对多种模型的评估表明，模型性能在不同文化之间存在显著差异，突显了增强视觉-语言模型多文化理解的必要性。
🔬 方法详解
问题定义：现有视觉-语言模型在处理非西方文化相关的图像时表现不佳，主要原因是训练数据集中这些文化的代表性不足。现有的文化包容性基准测试存在文化覆盖范围有限，并且不能充分评估通用概念和特定文化概念的文化多样性。因此，需要一个更全面、更具挑战性的基准来评估视觉-语言模型的多文化理解能力。
核心思路：论文的核心思路是构建一个包含跨文化通用概念和特定文化概念的基准数据集，并设计相应的评估任务，以全面评估视觉-语言模型在多文化环境下的理解能力。通过分析模型在不同文化背景下的表现差异，可以揭示模型在文化理解方面的不足，并为未来的模型改进提供指导。
技术框架：GlobalRG基准包含两个主要任务：跨文化通用概念检索和文化视觉 grounding。跨文化通用概念检索任务要求模型从包含来自50个国家图像的数据集中，检索与给定通用概念相关的文化多样性图像。文化视觉 grounding 任务要求模型将来自15个国家的特定文化概念与图像中的相应区域进行关联。整个框架旨在评估模型在理解和关联不同文化背景下的视觉和语言信息的能力。
关键创新：GlobalRG基准的关键创新在于其对文化多样性的全面覆盖和对通用概念及特定文化概念的区分。与现有基准相比，GlobalRG覆盖了更多的国家和文化，并且同时评估了模型对通用概念在不同文化背景下的理解以及对特定文化概念的识别能力。这种全面的评估方法能够更准确地反映模型的多文化理解水平。
关键设计：GlobalRG基准的数据集构建涉及从多个来源收集图像和文本描述，并进行人工标注以确保数据的质量和准确性。在跨文化通用概念检索任务中，使用了标准的信息检索指标（如Recall@K）来评估模型的检索性能。在文化视觉 grounding 任务中，使用了常用的 grounding 指标（如IoU）来评估模型将文化概念与图像区域进行关联的准确性。具体的参数设置和网络结构取决于所评估的视觉-语言模型。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，现有视觉-语言模型在GlobalRG基准上的表现差异显著，不同文化之间的性能差距高达20%。例如，模型在西方文化相关的图像上表现较好，但在一些非西方文化相关的图像上表现较差。这些结果突显了现有模型在多文化理解方面的不足，并为未来的研究提供了明确的方向。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于提升视觉-语言模型在跨文化交流、内容审核、文化遗产保护等领域的性能。通过提高模型对不同文化的理解能力，可以减少文化偏见，促进更公平和包容的人工智能应用。未来，该基准可以扩展到更多文化和模态，推动多模态模型在文化理解方面的进一步发展。
📄 摘要（原文）
Despite recent advancements in vision-language models, their performance remains suboptimal on images from non-western cultures due to underrepresentation in training datasets. Various benchmarks have been proposed to test models' cultural inclusivity, but they have limited coverage of cultures and do not adequately assess cultural diversity across universal as well as culture-specific local concepts. To address these limitations, we introduce the GlobalRG benchmark, comprising two challenging tasks: retrieval across universals and cultural visual grounding. The former task entails retrieving culturally diverse images for universal concepts from 50 countries, while the latter aims at grounding culture-specific concepts within images from 15 countries. Our evaluation across a wide range of models reveals that the performance varies significantly across cultures -- underscoring the necessity for enhancing multicultural understanding in vision-language models.