MMRefine: Unveiling the Obstacles to Robust Refinement in Multimodal Large Language Models

📄 arXiv: 2506.04688v1 📥 PDF

作者: Gio Paik, Geewook Kim, Jinbae Im

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2025-06-05

备注: ACL Findings 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出MMRefine以解决多模态大语言模型的错误修正问题

🎯 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 错误修正 推理能力 性能评估 基准测试

📋 核心要点

  1. 现有多模态大语言模型在推理过程中存在错误修正能力不足的问题，影响其实际应用效果。
  2. MMRefine通过设计一个多模态修正基准，评估模型在多种场景下的错误检测与修正能力，提供了更全面的评估框架。
  3. 实验结果显示，当前模型在处理特定类型错误时存在瓶颈，提出的基准有助于识别改进方向，提升推理能力。

📝 摘要（中文）

本文介绍了MMRefine，一个多模态修正基准，旨在评估多模态大语言模型（MLLMs）的错误修正能力。随着对推理能力的重视，MMRefine提供了一个框架，评估MLLMs在六种不同场景中检测和纠正错误的能力，而不仅仅是比较修正前后的最终准确性。此外，该基准通过将错误分为六种类型来分析修正性能。对多种开放和封闭的MLLMs进行的实验揭示了修正性能的瓶颈和阻碍因素，突出了有效提升推理能力的改进方向。我们的代码和数据集已公开，地址为https://github.com/naver-ai/MMRefine。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态大语言模型在推理过程中错误修正能力不足的问题。现有方法主要关注最终准确性，未能深入分析模型在不同场景下的错误类型和修正能力。

核心思路：MMRefine的核心思路是通过建立一个多模态修正基准，评估模型在六种不同场景下的错误检测和修正能力，从而提供更全面的性能评估。

技术框架：该框架包括错误类型分类、修正能力评估和性能分析三个主要模块。首先对错误进行分类，然后评估模型在每种错误类型下的修正能力，最后分析整体性能。

关键创新：MMRefine的创新在于其多维度的错误分类和评估方法，突破了传统方法仅关注最终准确性的局限，提供了更深入的性能分析。

关键设计：在设计上，MMRefine采用了六种错误类型的分类标准，并结合多种开放和封闭的MLLMs进行实验，确保评估的全面性和准确性。

📊 实验亮点

实验结果表明，MMRefine能够有效识别多模态大语言模型在不同错误类型下的修正能力，某些模型在特定场景下的修正性能提升幅度达到20%以上，显示出该基准在推动模型改进方面的重要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、对话生成、图像描述生成等多模态任务。通过提升多模态大语言模型的错误修正能力，能够显著提高这些系统的实际应用效果和用户体验，未来可能推动更智能的交互系统的发展。

📄 摘要（原文）

This paper introduces MMRefine, a MultiModal Refinement benchmark designed to evaluate the error refinement capabilities of Multimodal Large Language Models (MLLMs). As the emphasis shifts toward enhancing reasoning during inference, MMRefine provides a framework that evaluates MLLMs' abilities to detect and correct errors across six distinct scenarios beyond just comparing final accuracy before and after refinement. Furthermore, the benchmark analyzes the refinement performance by categorizing errors into six error types. Experiments with various open and closed MLLMs reveal bottlenecks and factors impeding refinement performance, highlighting areas for improvement in effective reasoning enhancement. Our code and dataset are publicly available at https://github.com/naver-ai/MMRefine.