Evaluating Cost-Accuracy Trade-offs in Multimodal Search Relevance Judgements
作者: Silvia Terragni, Hoang Cuong, Joachim Daiber, Pallavi Gudipati, Pablo N. Mendes
分类: cs.LG, cs.CL, cs.IR
发布日期: 2024-10-25
期刊: CIKM MMSR 2024
💡 一句话要点
评估多模态搜索相关性判断中成本-准确率的权衡
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态搜索 相关性判断 大型语言模型 多模态语言模型 成本-准确率权衡 视觉信息 模型评估
📋 核心要点
- 现有方法缺乏对不同LLM和MLLM在多模态搜索相关性评估中性能的系统性对比和指导。
- 论文通过评估多个LLM和MLLM在不同多模态搜索场景下的表现，分析成本与准确率的权衡。
- 研究发现模型性能受情境影响显著，且视觉组件对小型模型可能产生负面影响。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）已展现出作为有效搜索相关性评估器的潜力。然而，对于哪些模型在各种情境或特定用例中始终表现最佳，缺乏全面的指导。本文评估了多个LLM和多模态语言模型（MLLM）在多个多模态搜索场景中与人类判断的一致性。我们的分析研究了成本和准确性之间的权衡，强调了模型性能因情境而异。有趣的是，在较小的模型中，包含视觉组件可能会阻碍性能，而不是提高性能。这些发现突出了为实际应用选择最合适的模型所涉及的复杂性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决在多模态搜索相关性判断任务中，如何选择合适的语言模型（LLM或MLLM）以在成本和准确率之间取得最佳平衡的问题。现有方法缺乏对不同模型在不同场景下的性能进行系统性评估，导致难以选择适用于特定用例的模型。此外，现有研究较少关注视觉信息对于模型性能的影响，尤其是在小型模型中，视觉信息的引入可能反而会降低性能。
核心思路：论文的核心思路是通过实验评估多种LLM和MLLM在不同多模态搜索场景下的相关性判断能力，并分析其成本（例如推理时间、计算资源）与准确率之间的关系。通过对比不同模型的性能，为用户提供选择模型的指导，并揭示视觉信息对模型性能的影响。
技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 构建多模态搜索相关性判断数据集，包含文本和图像信息；2) 选择多个LLM和MLLM作为评估对象；3) 设计实验方案，在不同场景下评估模型的相关性判断能力；4) 收集模型的性能数据，包括准确率和成本；5) 分析实验结果，对比不同模型的性能，并分析视觉信息对模型性能的影响。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 系统性地评估了多个LLM和MLLM在多模态搜索相关性判断任务中的性能；2) 深入分析了成本和准确率之间的权衡关系，为用户选择模型提供了指导；3) 揭示了视觉信息对小型模型性能的潜在负面影响，为模型设计提供了新的视角。与现有方法相比，该论文更注重实际应用，并关注模型选择的实用性。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择具有代表性的LLM和MLLM，涵盖不同规模和架构的模型；2) 构建多样化的多模态搜索场景，模拟真实的应用环境；3) 采用合适的评估指标，例如与人类判断的一致性，来衡量模型的相关性判断能力；4) 细致地分析实验结果，例如通过统计显著性检验来验证结论的可靠性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，不同LLM和MLLM在多模态搜索相关性判断任务中的性能差异显著，且模型性能受情境影响较大。有趣的是，在小型模型中，包含视觉组件可能会降低性能。该研究为用户选择合适的模型提供了重要参考，并为模型设计提供了新的视角。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种多模态信息检索系统，例如图像搜索、视频搜索、商品搜索等。通过选择合适的LLM或MLLM，可以提高搜索结果的相关性，改善用户体验。此外，该研究还可以为模型设计提供指导，例如在小型模型中谨慎引入视觉信息，以避免性能下降。未来，该研究可以扩展到更多模态和更复杂的搜索场景。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) have demonstrated potential as effective search relevance evaluators. However, there is a lack of comprehensive guidance on which models consistently perform optimally across various contexts or within specific use cases. In this paper, we assess several LLMs and Multimodal Language Models (MLLMs) in terms of their alignment with human judgments across multiple multimodal search scenarios. Our analysis investigates the trade-offs between cost and accuracy, highlighting that model performance varies significantly depending on the context. Interestingly, in smaller models, the inclusion of a visual component may hinder performance rather than enhance it. These findings highlight the complexities involved in selecting the most appropriate model for practical applications.