MM-SAP: A Comprehensive Benchmark for Assessing Self-Awareness of Multimodal Large Language Models in Perception

📄 arXiv: 2401.07529v3 📥 PDF

作者: Yuhao Wang, Yusheng Liao, Heyang Liu, Hongcheng Liu, Yu Wang, Yanfeng Wang

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2024-01-15 (更新: 2024-06-01)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出MM-SAP基准以评估多模态大语言模型的自我感知能力

🎯 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 自我感知 视觉感知 知识象限 评估基准 幻觉现象 AI可靠性

📋 核心要点

  1. 当前多模态大语言模型在自我感知能力方面存在不足，导致幻觉现象影响其可靠性。
  2. 本文提出了MM-SAP基准，通过知识象限框架定义和评估MLLMs的自我感知能力。
  3. 实验结果显示，现有MLLMs的自我感知能力有限，为未来的研究指明了方向。

📝 摘要（中文）

近年来，多模态大语言模型（MLLMs）在视觉感知和理解方面表现出色。然而，这些模型也存在幻觉现象，限制了其作为AI系统的可靠性。我们认为，这些幻觉部分源于模型在理解其能够和不能感知图像方面的困难，这种能力被称为自我感知。尽管这一方面的重要性不容忽视，但在以往研究中却被忽略。本文旨在定义和评估MLLMs在感知方面的自我感知能力。为此，我们首先引入了感知知识象限，帮助定义MLLMs对图像的认知。基于此框架，我们提出了自我感知评估基准MM-SAP，专门用于评估这一能力，并对多种流行的MLLMs进行了应用，提供了全面的自我感知分析和深入见解。实验结果表明，当前的MLLMs在自我感知能力方面有限，指出了未来值得改进的关键领域。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的问题是多模态大语言模型在感知方面的自我感知能力不足，导致模型在处理图像时产生幻觉现象。现有方法未能有效评估这一能力，限制了模型的可靠性和应用。

核心思路：论文的核心思路是通过引入知识象限框架，明确MLLMs对图像的认知范围，从而设计出MM-SAP基准来评估其自我感知能力。这一设计旨在填补现有研究的空白，提供系统的评估方法。

技术框架：整体架构包括知识象限的定义、MM-SAP基准的构建以及对多种MLLMs的评估。主要模块包括自我感知能力的量化、数据集的构建和实验结果的分析。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了自我感知的知识象限框架，并基于此设计了MM-SAP基准。这与现有方法的本质区别在于，前者关注模型对自身感知能力的理解，而后者则侧重于模型的输出质量。

关键设计：在关键设计上，论文设置了特定的评估指标和损失函数，以量化自我感知能力，并采用了多种流行的MLLMs进行对比实验，确保评估的全面性和准确性。实验中使用的数据集涵盖了多种视觉任务，以验证模型在不同场景下的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，当前多模态大语言模型在自我感知能力方面的表现有限，具体而言，模型在理解其感知范围时的准确率普遍低于50%。这一发现强调了自我感知能力在提升模型可靠性方面的重要性，并为未来的研究提供了明确的改进方向。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能助手、自动驾驶、医疗影像分析等。通过提升多模态大语言模型的自我感知能力，可以增强其在复杂环境中的决策能力和可靠性，推动AI系统在实际应用中的广泛落地。未来，随着自我感知能力的提升，MLLMs将能够更好地理解和处理多模态信息，带来更高的智能水平。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in Multimodal Large Language Models (MLLMs) have demonstrated exceptional capabilities in visual perception and understanding. However, these models also suffer from hallucinations, which limit their reliability as AI systems. We believe that these hallucinations are partially due to the models' struggle with understanding what they can and cannot perceive from images, a capability we refer to as self-awareness in perception. Despite its importance, this aspect of MLLMs has been overlooked in prior studies. In this paper, we aim to define and evaluate the self-awareness of MLLMs in perception. To do this, we first introduce the knowledge quadrant in perception, which helps define what MLLMs know and do not know about images. Using this framework, we propose a novel benchmark, the Self-Awareness in Perception for MLLMs (MM-SAP), specifically designed to assess this capability. We apply MM-SAP to a variety of popular MLLMs, offering a comprehensive analysis of their self-awareness and providing detailed insights. The experiment results reveal that current MLLMs possess limited self-awareness capabilities, pointing to a crucial area for future advancement in the development of trustworthy MLLMs. Code and data are available at https://github.com/YHWmz/MM-SAP.