GIMMICK -- Globally Inclusive Multimodal Multitask Cultural Knowledge Benchmarking

📄 arXiv: 2502.13766v1 📥 PDF

作者: Florian Schneider, Carolin Holtermann, Chris Biemann, Anne Lauscher

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-19

💡 一句话要点

GIMMICK：构建全球包容的多模态多任务文化知识基准评测体系

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

关键词: 多模态学习 文化知识 基准评测 视觉-语言模型 文化偏见

📋 核心要点

  1. 现有LVLM在非西方文化场景中表现不足，且现有评测体系覆盖范围窄，文化维度单一，模型选择有限。
  2. GIMMICK构建了一个包含144个国家、六个宏观区域的文化知识基准，包含六个任务和三个数据集。
  3. 实验结果表明，模型存在对西方文化的偏见，模型大小、多模态输入和地理线索能显著影响性能。

📝 摘要（中文）

大型视觉-语言模型(LVLMs)因其卓越的性能和广泛的适用性而备受关注。然而，它们在涉及非西方文化背景的使用场景中表现不佳。现有的研究范围有限，仅涵盖少数文化，侧重于少量的文化方面，或仅在单个任务上评估有限的模型。为了实现全球包容的LVLM研究，我们推出了GIMMICK，这是一个广泛的多模态基准，旨在评估144个国家（代表六个全球宏观区域）的广泛文化知识。GIMMICK包含六个任务，建立在三个新的数据集之上，涵盖728个独特的文化事件或方面。我们评估了20个LVLM和11个LLM，包括五个专有模型和26个各种规模的开源模型。我们系统地研究了(1)区域文化偏见，(2)模型大小的影响，(3)输入模态，以及(4)外部线索。我们的分析揭示了模型和任务中对西方文化的强烈偏见，并强调了模型大小与性能之间的强相关性，以及多模态输入和外部地理线索的有效性。我们还发现，模型对有形方面（如食物）的知识多于无形方面（如仪式），并且它们擅长识别广泛的文化起源，但在更细致的理解方面存在困难。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型视觉语言模型（LVLM）在处理非西方文化相关的任务时表现不佳，这主要是由于训练数据中文化多样性的不足以及现有评测基准的局限性。现有的评测基准通常只关注少数几种文化，并且考察的文化维度也比较单一，难以全面评估模型对不同文化的理解能力。

核心思路：GIMMICK的核心思路是构建一个全球包容的多模态多任务文化知识基准，通过覆盖更广泛的文化区域、更丰富的文化维度以及更多样化的任务类型，来更全面地评估LVLM对不同文化的理解能力。该基准旨在揭示模型中存在的文化偏见，并为未来的研究提供一个更具代表性和挑战性的评测平台。

技术框架：GIMMICK基准包含三个新的数据集和六个任务，涵盖了144个国家和六个全球宏观区域。这些任务包括：文化事件识别、文化属性预测、文化知识问答等。数据集包含了728个独特的文化事件或方面，涵盖了有形和无形的文化元素。评估过程中，使用了20个LVLM和11个LLM，包括专有模型和开源模型。

关键创新：GIMMICK的关键创新在于其全球包容性和多模态多任务的设计。它不仅覆盖了更广泛的文化区域，还考虑了文化的多样性和复杂性，并通过多模态输入（图像和文本）来更全面地评估模型对文化的理解能力。此外，GIMMICK还设计了多种任务类型，以考察模型在不同方面的文化知识。

关键设计：GIMMICK基准的关键设计包括：(1)数据集的构建，确保覆盖广泛的文化区域和文化维度；(2)任务的设计，涵盖不同类型的文化知识；(3)评估指标的选择，能够有效衡量模型在不同任务上的性能；(4)模型的选择，包括不同规模和类型的LVLM和LLM。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，现有模型普遍存在对西方文化的偏见。模型大小与性能之间存在强相关性，多模态输入和外部地理线索能够有效提升模型性能。模型对有形文化（如食物）的理解优于无形文化（如仪式），且模型擅长识别广泛的文化起源，但在更细致的文化理解方面存在困难。

🎯 应用场景

GIMMICK基准的潜在应用领域包括：提升LVLM在跨文化交流和理解方面的能力，开发更公平和包容的人工智能系统，以及促进文化遗产的保护和传承。该研究的实际价值在于能够帮助研究人员更好地了解LVLM中存在的文化偏见，并为未来的研究提供一个更具代表性和挑战性的评测平台。未来，GIMMICK可以扩展到更多的文化区域和文化维度，并与其他评测基准相结合，以更全面地评估LVLM的性能。

📄 摘要（原文）

Large Vision-Language Models (LVLMs) have recently gained attention due to their distinctive performance and broad applicability. While it has been previously shown that their efficacy in usage scenarios involving non-Western contexts falls short, existing studies are limited in scope, covering just a narrow range of cultures, focusing exclusively on a small number of cultural aspects, or evaluating a limited selection of models on a single task only. Towards globally inclusive LVLM research, we introduce GIMMICK, an extensive multimodal benchmark designed to assess a broad spectrum of cultural knowledge across 144 countries representing six global macro-regions. GIMMICK comprises six tasks built upon three new datasets that span 728 unique cultural events or facets on which we evaluated 20 LVLMs and 11 LLMs, including five proprietary and 26 open-weight models of all sizes. We systematically examine (1) regional cultural biases, (2) the influence of model size, (3) input modalities, and (4) external cues. Our analyses reveal strong biases toward Western cultures across models and tasks and highlight strong correlations between model size and performance, as well as the effectiveness of multimodal input and external geographic cues. We further find that models have more knowledge of tangible than intangible aspects (e.g., food vs. rituals) and that they excel in recognizing broad cultural origins but struggle with a more nuanced understanding.