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画像認識タスクBlinkで人間レベルの視覚知覚に迫る!マルチモーダル大規模言語モデルの限界と可能性（2024-04）【論文解説シリーズ】

【AI時代の羅針盤】論文解説シリーズ BLINK: Multimodal Large Language Models Can See but Not Perceive Xingyu Fu, Yushi Hu, Bangzheng Li, Yu Feng, Haoyu Wang, Xudong Lin, Dan Roth, Noah A. Smith, Wei-Chiu Ma, Ranjay Krishna ttps://arxiv.org/abs/2404.12390 ⭐️ストーリー説明 この動画のストーリーは、漁師がニャン太に、AIの画像認識能力の限界と新しいテスト「Blink」について説明する内容です。Blinkテストは、AIに対して人間が一瞬で答えることができる視覚的な問題を出し、その性能を評価します。問題は、画像の細かい点を比較したり、色の濃淡を識別したりするもので、AIはこれらの問題で人間に比べて低い正解率を示しています。 ⭐️ポイント解説 1. 主要な発見: Blinkは、【マルチモーダルLLM】の【視覚知覚】能力を評価する新しい【ベンチマーク】です。人間なら一瞬で解ける14のタスクで構成されますが、最先端のモデルですら人間の95.7%の精度に対し、約50%の精度しか達成できませんでした。これは現在のモデルの限界を示唆しています。 2. 方法論: Blinkは、【視覚対応】、【相対反射率】、【相対深度】など、従来のコンピュータビジョンのタスクを問題形式に再構成しました。各タスクは複数の画像と視覚的なプロンプトを用いた多肢選択式の質問で構成されています。さらに多様な知覚能力の評価を拡張することで、改善の余地があります。 3. 研究の限界: Blinkは既存の画像データセットを利用しているため、あらゆる【視覚知覚】能力をカバーしているわけではありません。また、【フォレンジック検出】のタスクでは、手動で収集した公開画像を使用しています。将来的には、より多様で大規模なデータセットの構築が求められます。 4. 関連研究: Blinkは、MMBenchやMMVetなどの既存の【マルチモーダルLLM】評価との比較を行っています。これらのベンチマークが主に認識ベースのVQAタスクに焦点を当てているのに対し、Blinkはより多様な【視覚知覚】能力の評価を目指しています。 5. 将来の影響: Blinkの結果は、現在の【マルチモーダルLLM】が【人間レベル】の【視覚知覚】にはまだ及ばないことを示唆しています。一方で、【専門家モデル】がBlinkのタスクで高い性能を示したことから、将来的にはこれらのモデルの知見を統合することで、モデルの性能向上が期待できます。