GlitchBench: Can large multimodal models detect video game glitches?
作者: Mohammad Reza Taesiri, Tianjun Feng, Anh Nguyen, Cor-Paul Bezemer
分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2023-12-08 (更新: 2024-03-29)
备注: CVPR 2024
💡 一句话要点
提出GlitchBench基准测试，用于评估大型多模态模型检测视频游戏故障的能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型多模态模型 视频游戏故障检测 基准测试 视觉推理 异常检测
📋 核心要点
- 现有大型多模态模型在现实世界任务中的视觉理解和推理能力仍有待深入评估，尤其是在异常事件检测方面。
- 论文提出GlitchBench基准，利用视频游戏中的故障场景，挑战模型在视觉和语言推理方面的能力，以检测和解释异常事件。
- 实验结果表明，GlitchBench对现有最先进的大型多模态模型提出了新的挑战，揭示了它们在处理复杂视觉推理任务中的局限性。
📝 摘要（中文）
大型多模态模型（LMMs）已经从大型语言模型（LLMs）发展而来，集成了多种输入模态，例如视觉输入。这种集成增强了LLMs在需要视觉理解和推理任务中的能力。然而，它们增强能力的程度和局限性尚未完全了解，尤其是在现实世界的任务中。为了解决这个差距，我们引入了GlitchBench，这是一个源自视频游戏质量保证任务的新基准，用于测试和评估LMMs的推理能力。我们的基准从视频游戏中各种不寻常和出现故障的场景中提取，旨在挑战LMMs在检测和解释异常事件方面的视觉和语言推理能力。我们评估了多个最先进的LMMs，并表明GlitchBench为这些模型提出了新的挑战。代码和数据可在https://glitchbench.github.io/获取。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在评估大型多模态模型（LMMs）在检测视频游戏中出现的故障（glitches）的能力。现有方法缺乏针对此类特定场景的基准测试，无法有效评估LMMs在复杂视觉推理和异常检测方面的性能。现有LMMs在处理真实世界、非典型视觉场景时，其能力边界尚不明确。
核心思路：核心思路是构建一个专门针对视频游戏故障检测的基准测试集GlitchBench。通过收集各种游戏中出现的异常和故障场景，并要求LMMs识别和解释这些异常，从而评估模型在视觉理解、推理和异常检测方面的能力。这种方法能够更直接地测试LMMs在处理非典型、复杂视觉信息时的性能。
技术框架：GlitchBench基准测试集包含从各种视频游戏中收集的故障场景。每个场景都包含视觉输入（游戏画面）和相应的文本描述或问题。评估流程包括将场景输入LMMs，然后根据模型输出的答案或解释，评估其检测和理解故障的能力。评估指标可能包括准确率、召回率等，用于衡量模型识别故障的准确性和完整性。
关键创新：关键创新在于提出了一个专门针对视频游戏故障检测的基准测试集GlitchBench。与现有的通用视觉推理基准不同，GlitchBench专注于特定领域的异常检测任务，能够更有效地评估LMMs在处理非典型、复杂视觉信息时的能力。此外，该基准测试集还包含了多种类型的故障场景，能够更全面地评估模型的性能。
关键设计：GlitchBench的数据集构建过程需要仔细筛选和标注视频游戏中的故障场景。标注过程可能涉及人工标注，以确保标注的准确性和一致性。评估指标的选择需要根据具体的任务目标进行调整，例如，可以使用准确率来衡量模型识别故障的准确性，使用召回率来衡量模型检测故障的完整性。此外，还可以设计一些更复杂的评估指标，例如，根据模型输出的解释的质量来评估其理解故障的能力。
📊 实验亮点
实验结果表明，现有的最先进LMMs在GlitchBench基准测试集上的表现并不理想，表明该基准测试集对这些模型提出了新的挑战。具体性能数据未知，但论文强调了现有模型在处理复杂、非典型视觉场景时的局限性。GlitchBench的提出为评估和改进LMMs在异常检测和视觉推理方面的能力提供了一个新的平台。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于视频游戏质量保证、自动化测试和AI辅助游戏开发等领域。通过利用LMMs自动检测游戏中的故障，可以提高测试效率，降低开发成本。此外，该研究还可以促进LMMs在异常检测和视觉推理方面的研究，并推动其在其他实际场景中的应用，例如工业质检、医疗诊断等。
📄 摘要（原文）
Large multimodal models (LMMs) have evolved from large language models (LLMs) to integrate multiple input modalities, such as visual inputs. This integration augments the capacity of LLMs for tasks requiring visual comprehension and reasoning. However, the extent and limitations of their enhanced abilities are not fully understood, especially when it comes to real-world tasks. To address this gap, we introduce GlitchBench, a novel benchmark derived from video game quality assurance tasks, to test and evaluate the reasoning capabilities of LMMs. Our benchmark is curated from a variety of unusual and glitched scenarios from video games and aims to challenge both the visual and linguistic reasoning powers of LMMs in detecting and interpreting out-of-the-ordinary events. We evaluate multiple state-of-the-art LMMs, and we show that GlitchBench presents a new challenge for these models. Code and data are available at: https://glitchbench.github.io/