From GPT-4 to Gemini and Beyond: Assessing the Landscape of MLLMs on Generalizability, Trustworthiness and Causality through Four Modalities

📄 arXiv: 2401.15071v2 📥 PDF

作者: Chaochao Lu, Chen Qian, Guodong Zheng, Hongxing Fan, Hongzhi Gao, Jie Zhang, Jing Shao, Jingyi Deng, Jinlan Fu, Kexin Huang, Kunchang Li, Lijun Li, Limin Wang, Lu Sheng, Meiqi Chen, Ming Zhang, Qibing Ren, Sirui Chen, Tao Gui, Wanli Ouyang, Yali Wang, Yan Teng, Yaru Wang, Yi Wang, Yinan He, Yingchun Wang, Yixu Wang, Yongting Zhang, Yu Qiao, Yujiong Shen, Yurong Mou, Yuxi Chen, Zaibin Zhang, Zhelun Shi, Zhenfei Yin, Zhipin Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-01-26 (更新: 2024-01-29)

💡 一句话要点

评估多模态大语言模型的可推广性与可信度

🎯 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 可推广性 可信度 因果推理 定性研究 开源与闭源对比 模型评估

📋 核心要点

  1. 现有的多模态大语言模型在实际应用中表现与公众期望存在显著差距，尤其在可推广性和可信度方面。
  2. 本文通过定性研究，评估了多种MLLM在文本、代码、图像和视频四个模态上的表现，旨在提升透明度和可靠性。
  3. 研究结果揭示了14个经验发现，帮助理解不同MLLM的能力与局限，为下游应用提供指导。

📝 摘要（中文）

多模态大语言模型（MLLMs）在生成多模态内容的合理响应方面表现出色。然而，尽管OpenAI的GPT-4和Google的Gemini已被部署，公众对这些应用的期望与实际表现之间仍存在显著差距。本文通过对最近的专有和开源MLLM在文本、代码、图像和视频四种模态上的可推广性、可信度和因果推理能力进行定性研究，旨在提高对这一差距的理解。我们评估了闭源的GPT-4和Gemini以及六个开源LLM和MLLM，总共设计了230个案例，并将定性结果总结为12个评分。最终，我们揭示了14个经验发现，以帮助理解专有和开源MLLM的能力与局限性，推动更可靠的下游多模态应用。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态大语言模型在可推广性、可信度和因果推理能力方面的不足，现有方法未能满足公众的期望。

核心思路：通过定性分析和评估不同模态下的MLLM，探索其在实际应用中的表现与局限，提升模型的透明度和可靠性。

技术框架：研究采用定性评估方法，设计了230个案例，涵盖文本、代码、图像和视频四种模态，最终将结果总结为12个评分。

关键创新：本文的创新在于系统性地评估了多个开源和闭源MLLM的性能，揭示了它们在不同模态下的具体表现和潜在问题。

关键设计：研究中采用了手动设计的案例，确保评估的全面性和准确性，评分体系涵盖了可推广性、可信度和因果推理三个维度。

📊 实验亮点

研究揭示了14个经验发现，特别是在可推广性和可信度方面，闭源模型GPT-4和Gemini的表现优于开源模型，然而在因果推理能力上，某些开源模型显示出潜在优势。这些结果为模型的优化和应用提供了重要参考。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、医疗、自动化客服等多个行业，能够为多模态大语言模型的开发与应用提供重要的理论支持和实践指导。通过提升模型的可信度和可推广性，未来的多模态应用将更加可靠和有效。

📄 摘要（原文）

Multi-modal Large Language Models (MLLMs) have shown impressive abilities in generating reasonable responses with respect to multi-modal contents. However, there is still a wide gap between the performance of recent MLLM-based applications and the expectation of the broad public, even though the most powerful OpenAI's GPT-4 and Google's Gemini have been deployed. This paper strives to enhance understanding of the gap through the lens of a qualitative study on the generalizability, trustworthiness, and causal reasoning capabilities of recent proprietary and open-source MLLMs across four modalities: ie, text, code, image, and video, ultimately aiming to improve the transparency of MLLMs. We believe these properties are several representative factors that define the reliability of MLLMs, in supporting various downstream applications. To be specific, we evaluate the closed-source GPT-4 and Gemini and 6 open-source LLMs and MLLMs. Overall we evaluate 230 manually designed cases, where the qualitative results are then summarized into 12 scores (ie, 4 modalities times 3 properties). In total, we uncover 14 empirical findings that are useful to understand the capabilities and limitations of both proprietary and open-source MLLMs, towards more reliable downstream multi-modal applications.