Beyond Text: Unveiling Multimodal Proficiency of Large Language Models with MultiAPI Benchmark

📄 arXiv: 2311.13053v1 📥 PDF

作者: Xiao Liu, Jianfeng Lin, Jiawei Zhang

分类: cs.CL

发布日期: 2023-11-21

备注: Work in Progress

💡 一句话要点

提出MultiAPI基准以提升大语言模型的多模态能力

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

关键词: 多模态学习 大型语言模型 API基准 模型评估 智能助手

📋 核心要点

  1. 现有的大语言模型在多模态任务上表现不足，主要集中于文本处理，未能充分利用多模态信息。
  2. 本研究提出MultiAPI基准数据集，通过235个API调用和2038个上下文提示，旨在提升LLMs在多模态环境中的应用能力。
  3. 实验结果显示，LLMs在API调用决策上表现良好，但在领域识别和参数生成上存在困难，辅助上下文的引入反而可能影响性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）如ChatGPT的普及显著推动了语言理解与生成的发展，影响了广泛的应用。然而，这些模型主要在文本任务上表现优异，忽视了现实世界中多模态信息的复杂性。本研究提出了MultiAPI，一个开创性的综合大规模API基准数据集，旨在扩展LLMs在多模态上下文中的能力。MultiAPI由235个多样化的API调用和2038个上下文提示组成，为工具增强的LLMs处理多模态任务提供了独特的平台评估。实验结果表明，尽管LLMs在API调用决策上表现出色，但在领域识别、功能选择和参数生成方面仍面临挑战。此外，辅助上下文的引入意外地可能会削弱模型性能。深入的错误分析为解决这些挑战铺平了道路，指明了未来LLM研究的潜在方向。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决大型语言模型在多模态任务中的能力不足，尤其是在API调用决策、领域识别和参数生成等方面的挑战。现有方法主要集中于文本处理，未能有效应对多模态信息的复杂性。

核心思路：论文提出了MultiAPI基准数据集，包含丰富的API调用和上下文提示，旨在通过多样化的任务设置来提升LLMs在多模态环境中的表现。通过这种方式，研究者希望能够更全面地评估和提升LLMs的多模态处理能力。

技术框架：整体架构包括数据集构建、模型训练和评估三个主要模块。数据集构建阶段涉及API调用和上下文提示的设计，模型训练阶段则使用这些数据进行LLMs的训练，最后通过一系列评估指标来测试模型的多模态能力。

关键创新：MultiAPI基准数据集的提出是本研究的核心创新点，它为LLMs提供了一个全新的评估平台，能够系统性地测试其在多模态任务中的表现。这一方法与现有的单一文本任务评估方式有本质区别。

关键设计：在数据集设计中，研究者设置了多样化的API调用和上下文提示，以确保覆盖广泛的应用场景。此外，模型训练过程中采用了特定的损失函数和参数设置，以优化LLMs在多模态任务中的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLMs在API调用决策上表现良好，但在领域识别和参数生成方面存在明显不足。具体而言，模型在这些任务上的准确率低于预期，且引入辅助上下文时性能反而下降。这些发现为未来的研究提供了重要的改进方向。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能助手、自动化工具和多模态信息检索等。通过提升LLMs在多模态任务中的能力，可以更好地满足用户在复杂场景中的需求，推动人机交互的智能化和便捷化。未来，MultiAPI基准有望成为多模态研究的重要参考，促进相关技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

The proliferation of Large Language Models like ChatGPT has significantly advanced language understanding and generation, impacting a broad spectrum of applications. However, these models predominantly excel in text-based tasks, overlooking the complexity of real-world multimodal information. This study introduces MultiAPI, a pioneering comprehensive large-scale API benchmark dataset aimed at expanding LLMs' proficiency in multimodal contexts. Developed collaboratively through ChatGPT, MultiAPI consists of 235 diverse API calls and 2,038 contextual prompts, offering a unique platform evaluation of tool-augmented LLMs handling multimodal tasks. Through comprehensive experiments, our findings reveal that while LLMs demonstrate proficiency in API call decision-making, they face challenges in domain identification, function selection, and argument generation. What's more, we surprisingly notice that auxiliary context can actually impair the performance. An in-depth error analysis paves the way for a new paradigm to address these challenges, suggesting a potential direction for future LLM research.