MMKE-Bench: A Multimodal Editing Benchmark for Diverse Visual Knowledge

📄 arXiv: 2502.19870v2 📥 PDF

作者: Yuntao Du, Kailin Jiang, Zhi Gao, Chenrui Shi, Zilong Zheng, Siyuan Qi, Qing Li

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-27 (更新: 2025-03-01)

备注: Accept to ICLR2025. Project Page: https://mmke-bench-iclr.github.io/

💡 一句话要点

提出MMKE-Bench：一个用于评估多模态模型视觉知识编辑能力的综合基准。

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

关键词: 多模态学习 知识编辑 视觉知识 基准测试 大型语言模型 视觉语义 用户特定知识

📋 核心要点

  1. 现有基准主要关注实体级知识，无法捕捉真实世界多模态信息的复杂性，限制了模型在实际场景中的应用。
  2. MMKE-Bench通过引入视觉实体、视觉语义和用户特定三种编辑任务，并使用自由形式的自然语言进行知识表示和编辑，提升了灵活性。
  3. 实验表明，现有知识编辑方法在MMKE-Bench上表现不佳，尤其是在视觉和用户特定编辑方面，突显了该基准的挑战性。

📝 摘要（中文）

知识编辑技术对于更新大型语言模型（LLMs）和多模态模型（LMMs）的事实知识至关重要，它允许模型纠正过时或不准确的信息，而无需从头开始重新训练。然而，现有的多模态知识编辑基准主要关注表示为简单三元组的实体级知识，无法捕捉真实世界多模态信息的复杂性。为了解决这个问题，我们引入了MMKE-Bench，这是一个全面的多模态知识编辑基准，旨在评估LMMs在真实场景中编辑各种视觉知识的能力。MMKE-Bench通过结合三种类型的编辑任务来解决这些限制：视觉实体编辑、视觉语义编辑和用户特定编辑。此外，MMKE-Bench使用自由形式的自然语言来表示和编辑知识，提供了一种更灵活有效的格式。该基准包含来自33个广泛类别的2,940条知识和8,363张图像，评估问题由自动生成并经过人工验证。我们评估了三种主流LMM上的五种最先进的知识编辑方法，结果表明没有一种方法在所有标准上都表现出色，并且视觉和用户特定的编辑尤其具有挑战性。MMKE-Bench为评估多模态知识编辑技术的鲁棒性设定了新标准，推动了这一快速发展领域的进步。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型和多模态模型知识编辑benchmark，主要集中在简单的三元组知识表示上，无法有效评估模型在复杂、真实的视觉知识场景下的编辑能力。现有方法难以处理视觉实体、视觉语义以及用户特定知识的编辑，缺乏足够的灵活性和泛化能力。

核心思路：MMKE-Bench的核心思路是构建一个更全面、更贴近实际应用场景的多模态知识编辑基准。通过引入多种类型的编辑任务（视觉实体、视觉语义、用户特定），并采用自由形式的自然语言进行知识表示，从而更有效地评估模型在复杂视觉知识场景下的编辑能力。

技术框架：MMKE-Bench包含以下几个关键组成部分：1) 多样化的数据集：包含2,940条知识和8,363张图像，涵盖33个广泛的类别。2) 三种类型的编辑任务：视觉实体编辑、视觉语义编辑和用户特定编辑。3) 自由形式的自然语言知识表示：允许更灵活和自然的知识编辑。4) 自动生成和人工验证的评估问题：确保评估的准确性和可靠性。

关键创新：MMKE-Bench最重要的创新在于其对多模态知识编辑任务的全面性和真实性。它不仅考虑了传统的实体级知识编辑，还引入了视觉语义和用户特定知识编辑，更贴近实际应用场景。此外，使用自由形式的自然语言进行知识表示，也使得编辑过程更加灵活和自然。

关键设计：MMKE-Bench的关键设计包括：1) 数据集的构建：通过收集和整理大量的图像和知识，并进行人工标注和验证，确保数据集的质量和多样性。2) 编辑任务的设计：根据不同的知识类型，设计了相应的编辑任务，并制定了评估指标。3) 评估问题的生成：采用自动生成和人工验证相结合的方式，确保评估问题的准确性和可靠性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在MMKE-Bench上，研究者评估了五种最先进的知识编辑方法在三种主流LMM上的表现。实验结果表明，没有一种方法能够在所有评估标准上都表现出色，尤其是在视觉和用户特定编辑任务上，现有方法的性能明显不足。这表明MMKE-Bench对现有方法提出了更高的挑战，并为未来的研究方向提供了指导。

🎯 应用场景

MMKE-Bench可用于评估和提升多模态模型在各种实际应用中的知识编辑能力，例如：智能客服、视觉问答、图像生成、机器人导航等。通过该基准，可以推动多模态知识编辑技术的发展，提高模型在动态环境中的适应性和可靠性，最终提升人工智能系统的智能化水平。

📄 摘要（原文）

Knowledge editing techniques have emerged as essential tools for updating the factual knowledge of large language models (LLMs) and multimodal models (LMMs), allowing them to correct outdated or inaccurate information without retraining from scratch. However, existing benchmarks for multimodal knowledge editing primarily focus on entity-level knowledge represented as simple triplets, which fail to capture the complexity of real-world multimodal information. To address this issue, we introduce MMKE-Bench, a comprehensive MultiModal Knowledge Editing Benchmark, designed to evaluate the ability of LMMs to edit diverse visual knowledge in real-world scenarios. MMKE-Bench addresses these limitations by incorporating three types of editing tasks: visual entity editing, visual semantic editing, and user-specific editing. Besides, MMKE-Bench uses free-form natural language to represent and edit knowledge, offering a more flexible and effective format. The benchmark consists of 2,940 pieces of knowledge and 8,363 images across 33 broad categories, with evaluation questions automatically generated and human-verified. We assess five state-of-the-art knowledge editing methods on three prominent LMMs, revealing that no method excels across all criteria, and that visual and user-specific edits are particularly challenging. MMKE-Bench sets a new standard for evaluating the robustness of multimodal knowledge editing techniques, driving progress in this rapidly evolving field.