Multifaceted Evaluation of Audio-Visual Capability for MLLMs: Effectiveness, Efficiency, Generalizability and Robustness
作者: Yusheng Zhao, Junyu Luo, Xiao Luo, Weizhi Zhang, Zhiping Xiao, Wei Ju, Philip S. Yu, Ming Zhang
分类: cs.MM, cs.CV, cs.SD, eess.AS
发布日期: 2025-04-03
💡 一句话要点
多模态大语言模型音视频能力多维度评测框架，关注有效性、效率、泛化性和鲁棒性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态大语言模型 音视频能力评估 有效性 泛化性 鲁棒性 对抗攻击 分布偏移
📋 核心要点
- 现有MLLM音视频能力评估缺乏全面性，尤其在分布偏移和对抗攻击等复杂场景下。
- 构建多维度评估框架，聚焦有效性、效率、泛化性和鲁棒性，系统性分析MLLM音视频能力。
- 实验表明MLLM具备优秀的零样本和少样本泛化能力，但过度依赖视觉模态，且易受对抗样本影响。
📝 摘要（中文）
多模态大语言模型（MLLMs）最近在处理和理解来自不同模态（例如，文本、音频和视觉信号）的信息方面取得了巨大成功。尽管它们越来越受欢迎，但仍然缺乏对这些模型音视频能力的全面评估，尤其是在各种场景（例如，分布偏移和对抗攻击）中。本文对MLLMs的音视频能力进行了多方面的评估，重点关注四个关键维度：有效性、效率、泛化性和鲁棒性。通过广泛的实验，我们发现MLLMs表现出强大的零样本和少样本泛化能力，使它们能够在有限的数据下取得出色的性能。然而，它们的成功在很大程度上依赖于视觉模态，这会在视觉输入损坏或缺失时损害性能。此外，虽然MLLMs容易受到对抗样本的影响，但与传统模型相比，它们表现出更强的鲁棒性。实验结果和我们的发现为了解MLLMs的音视频能力提供了见解，突出了需要改进的领域，并为未来的研究提供了指导。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法缺乏对多模态大语言模型（MLLMs）音视频能力的全面评估，尤其是在分布偏移和对抗攻击等复杂场景下的表现。现有评估方法难以充分衡量MLLMs在不同模态信息缺失或受干扰情况下的鲁棒性，以及在有限数据下的泛化能力。
核心思路：本文的核心思路是构建一个多维度的评估框架，从有效性、效率、泛化性和鲁棒性四个关键维度系统性地评估MLLMs的音视频能力。通过设计不同的实验场景，例如分布偏移、对抗攻击和模态缺失，来考察MLLMs在各种复杂情况下的表现。
技术框架：该评估框架包含以下几个主要模块：1) 数据集构建：收集或生成包含音视频信息的多模态数据集，并针对不同评估维度进行数据增强或修改。2) 模型选择：选择具有代表性的MLLMs作为评估对象。3) 评估指标设计：针对有效性、效率、泛化性和鲁棒性，设计合适的评估指标，例如准确率、推理速度、泛化误差和对抗攻击成功率。4) 实验执行：在不同实验场景下，运行MLLMs并记录评估指标。5) 结果分析：分析实验结果，总结MLLMs在不同维度上的表现，并提出改进建议。
关键创新：该研究的关键创新在于提出了一个多维度的评估框架，能够全面、系统地评估MLLMs的音视频能力。该框架不仅关注模型的准确率，还关注模型的效率、泛化性和鲁棒性，从而更全面地了解模型的性能。此外，该研究还设计了针对不同评估维度的实验场景，例如分布偏移、对抗攻击和模态缺失，从而更深入地了解模型在各种复杂情况下的表现。
关键设计：在数据集构建方面，可能采用了数据增强技术来模拟分布偏移，例如调整音频的音量、速度或添加噪声，以及对图像进行旋转、缩放或裁剪。在对抗攻击方面，可能采用了梯度攻击等方法来生成对抗样本，以测试模型的鲁棒性。在评估指标设计方面，可能采用了准确率、F1 值等指标来衡量模型的有效性，采用推理时间或计算资源消耗来衡量模型的效率，采用泛化误差来衡量模型的泛化能力，采用对抗攻击成功率来衡量模型的鲁棒性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，MLLMs在零样本和少样本学习方面表现出色，但在视觉信息受损时性能显著下降，表明模型对视觉模态的依赖性较高。同时，MLLMs虽然容易受到对抗攻击，但其鲁棒性优于传统模型。具体性能数据未知，但整体结果揭示了MLLMs音视频能力的优势与不足。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多模态大语言模型的开发与优化，指导模型设计者提升模型在复杂环境下的音视频理解能力和鲁棒性。此外，该评估框架可用于模型选型，帮助用户选择最适合特定应用场景的MLLM。潜在应用领域包括智能助手、自动驾驶、视频监控和医疗诊断等。
📄 摘要（原文）
Multi-modal large language models (MLLMs) have recently achieved great success in processing and understanding information from diverse modalities (e.g., text, audio, and visual signals). Despite their growing popularity, there remains a lack of comprehensive evaluation measuring the audio-visual capabilities of these models, especially in diverse scenarios (e.g., distribution shifts and adversarial attacks). In this paper, we present a multifaceted evaluation of the audio-visual capability of MLLMs, focusing on four key dimensions: effectiveness, efficiency, generalizability, and robustness. Through extensive experiments, we find that MLLMs exhibit strong zero-shot and few-shot generalization abilities, enabling them to achieve great performance with limited data. However, their success relies heavily on the vision modality, which impairs performance when visual input is corrupted or missing. Additionally, while MLLMs are susceptible to adversarial samples, they demonstrate greater robustness compared to traditional models. The experimental results and our findings provide insights into the audio-visual capabilities of MLLMs, highlighting areas for improvement and offering guidance for future research.