M5 -- A Diverse Benchmark to Assess the Performance of Large Multimodal Models Across Multilingual and Multicultural Vision-Language Tasks

📄 arXiv: 2407.03791v2 📥 PDF

作者: Florian Schneider, Sunayana Sitaram

分类: cs.CL

发布日期: 2024-07-04 (更新: 2024-08-26)

💡 一句话要点

M5：一个多语言多文化的大型多模态模型评测基准

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

关键词: 多模态学习 大型语言模型 视觉语言任务 多语言 跨文化 基准测试 异常检测

📋 核心要点

  1. 当前缺乏针对多模态视觉语言环境的基准，无法有效评估LMMs在多语言和多文化背景下的性能差异。
  2. 论文提出M5基准，包含多语言和文化背景下的视觉语言任务，旨在全面评估LMMs的性能。
  3. 实验结果表明，LMMs在高低资源语言上的性能存在显著差异，且模型大小与性能提升并非线性相关。

📝 摘要（中文）

随着ChatGPT的发布，自然语言处理领域经历了快速发展，特别是在大型语言模型（LLMs）及其多模态对应物——大型多模态模型（LMMs）方面。尽管LMMs展现出令人印象深刻的能力，但正如各种纯文本基准所表明的那样，LLMs在不同语言和文化背景下的表现往往存在显著差异。然而，目前的研究缺乏针对多模态视觉语言环境的此类基准。本研究通过引入M5来填补这一空白，M5是第一个综合性基准，旨在评估LMMs在多语言和多文化背景下各种视觉语言任务中的表现。M5包括八个数据集，涵盖五项任务和41种语言，重点关注代表性不足的语言和文化多样的图像。此外，我们引入了两个新的数据集，M5-VGR和M5-VLOD，包括一个新的视觉语言异常检测任务，在该任务中，所有评估的开源模型都未能显著超过随机基线。通过广泛的评估和分析，我们强调了高资源语言和低资源语言之间在任务无关的性能方面存在的巨大差异。此外，我们表明，在多语言环境中，较大的模型并不一定优于较小的模型。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型多模态模型（LMMs）在不同语言和文化背景下的性能差异显著，但缺乏一个综合性的基准来评估这种差异。现有的文本基准无法直接应用于多模态场景，因此需要专门设计的视觉语言基准来评估LMMs在多语言和多文化环境下的表现。

核心思路：论文的核心思路是构建一个包含多种语言和文化背景的视觉语言数据集，并基于此数据集设计一系列任务，从而全面评估LMMs的性能。通过分析LMMs在不同语言和文化背景下的表现，可以揭示其存在的偏见和局限性，并为未来的模型改进提供指导。

技术框架：M5基准包含八个数据集，涵盖五项任务和41种语言。这些任务包括图像描述、视觉问答、视觉推理、视觉常识推理和视觉语言异常检测。数据集中的图像和文本都经过精心挑选，以确保其具有文化多样性和语言代表性。此外，论文还引入了两个新的数据集，M5-VGR和M5-VLOD，用于评估LMMs在视觉语言异常检测任务中的表现。

关键创新：M5基准的主要创新在于其多语言和多文化特性。与现有的视觉语言基准相比，M5更加关注代表性不足的语言和文化，从而能够更全面地评估LMMs的性能。此外，M5还引入了新的视觉语言异常检测任务，该任务能够评估LMMs的视觉和语言理解能力，以及其对异常情况的识别能力。

关键设计：M5基准在数据集构建和任务设计方面都进行了精心的设计。例如，在选择图像时，论文作者考虑了图像的文化背景和视觉复杂性。在设计任务时，论文作者考虑了任务的难度和多样性。此外，论文作者还对数据集进行了清洗和标注，以确保其质量和一致性。

📊 实验亮点

实验结果表明，LMMs在高资源语言上的性能明显优于低资源语言，这表明LMMs在多语言环境下存在显著的性能差距。此外，实验还表明，较大的模型并不一定优于较小的模型，这表明模型大小与性能提升并非线性相关。在视觉语言异常检测任务中，所有评估的开源模型都未能显著超过随机基线，这表明该任务对LMMs提出了更高的挑战。

🎯 应用场景

M5基准可用于评估和比较不同LMMs的性能，从而推动多语言多文化LMMs的发展。该基准还可用于识别LMMs存在的偏见和局限性，并为未来的模型改进提供指导。此外，M5基准还可应用于各种实际场景，例如跨文化交流、多语言信息检索和智能翻译等。

📄 摘要（原文）

Since the release of ChatGPT, the field of Natural Language Processing has experienced rapid advancements, particularly in Large Language Models (LLMs) and their multimodal counterparts, Large Multimodal Models (LMMs). Despite their impressive capabilities, LLMs often exhibit significant performance disparities across different languages and cultural contexts, as demonstrated by various text-only benchmarks. However, current research lacks such benchmarks for multimodal visio-linguistic settings. This work fills this gap by introducing M5, the first comprehensive benchmark designed to evaluate LMMs on diverse vision-language tasks within a multilingual and multicultural context. M5 includes eight datasets covering five tasks and $41$ languages, with a focus on underrepresented languages and culturally diverse images. Furthermore, we introduce two novel datasets, M5-VGR and M5-VLOD, including a new Visio-Linguistic Outlier Detection task, in which all evaluated open-source models fail to significantly surpass the random baseline. Through extensive evaluation and analyses, we highlight substantial task-agnostic performance disparities between high- and low-resource languages. Moreover, we show that larger models do not necessarily outperform smaller ones in a multilingual setting.