How Easy is It to Fool Your Multimodal LLMs? An Empirical Analysis on Deceptive Prompts

📄 arXiv: 2402.13220v2 📥 PDF

作者: Yusu Qian, Haotian Zhang, Yinfei Yang, Zhe Gan

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2024-02-20 (更新: 2024-07-23)

💡 一句话要点

提出MAD-Bench基准以评估多模态大语言模型对欺骗性提示的脆弱性

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态大语言模型 欺骗性提示 模型评估 MAD-Bench 准确率提升 自然语言处理 人工智能助手

📋 核心要点

  1. 现有多模态大语言模型在处理欺骗性提示时表现不佳，容易产生错误响应，显示出其脆弱性。
  2. 论文提出MAD-Bench基准，通过设计多种欺骗性提示，评估模型在此类情况下的表现，并提出简单的补救措施。
  3. 实验结果显示，GPT-4o在MAD-Bench上准确率为82.82%，而其他模型的准确率普遍较低，补救措施能显著提升模型的表现。

📝 摘要（中文）

多模态大语言模型（MLLMs）在处理欺骗性信息时仍面临挑战，容易产生幻觉响应。为此，本文提出MAD-Bench基准，包含1000个测试样本，分为五类，如虚构对象、对象数量和空间关系等。通过对多种流行的MLLMs进行全面分析，发现GPT-4o在MAD-Bench上准确率为82.82%，而其他模型的准确率仅在9%到50%之间。我们还提出了一种简单的补救措施，通过在欺骗性提示中添加额外段落来提高模型的回答准确性，甚至可以将准确率翻倍，但绝对数值仍然较低。希望MAD-Bench能够激发进一步研究，提升模型对欺骗性提示的抵抗力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态大语言模型在面对欺骗性提示时的脆弱性，现有方法在此类情况下表现不佳，容易产生幻觉响应。

核心思路：论文提出MAD-Bench基准，通过设计多种欺骗性提示，系统评估模型的脆弱性，并提出在提示中添加额外段落的简单补救措施，以提高模型的思考深度和回答准确性。

技术框架：整体架构包括MAD-Bench基准的构建、模型评估和补救措施的实施。首先，构建包含1000个样本的基准；其次，对多种流行的MLLMs进行评估；最后，实施补救措施并分析其效果。

关键创新：最重要的技术创新点在于MAD-Bench基准的设计和补救措施的提出。与现有方法相比，MAD-Bench提供了更系统的评估框架，能够揭示模型在欺骗性提示下的真实表现。

关键设计：在设计基准时，样本被分为五类，确保覆盖不同类型的欺骗性提示；补救措施则通过在提示中增加额外段落来引导模型更深入思考，从而提升回答的准确性。实验中还对不同模型的表现进行了详细对比。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，GPT-4o在MAD-Bench基准上的准确率达到82.82%，而其他模型的准确率仅在9%到50%之间，表现出显著的性能差距。通过在欺骗性提示中添加额外段落，模型的准确率甚至可以翻倍，尽管绝对数值仍不理想，这一发现为后续研究提供了新的思路。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、人工智能助手和自动问答系统等。通过提升模型对欺骗性提示的抵抗力，可以增强这些系统在实际应用中的可靠性和安全性，减少错误信息的传播。未来，MAD-Bench基准有望成为评估多模态模型的重要工具，推动相关领域的研究进展。

📄 摘要（原文）

The remarkable advancements in Multimodal Large Language Models (MLLMs) have not rendered them immune to challenges, particularly in the context of handling deceptive information in prompts, thus producing hallucinated responses under such conditions. To quantitatively assess this vulnerability, we present MAD-Bench, a carefully curated benchmark that contains 1000 test samples divided into 5 categories, such as non-existent objects, count of objects, and spatial relationship. We provide a comprehensive analysis of popular MLLMs, ranging from GPT-4v, Reka, Gemini-Pro, to open-sourced models, such as LLaVA-NeXT and MiniCPM-Llama3. Empirically, we observe significant performance gaps between GPT-4o and other models; and previous robust instruction-tuned models are not effective on this new benchmark. While GPT-4o achieves 82.82% accuracy on MAD-Bench, the accuracy of any other model in our experiments ranges from 9% to 50%. We further propose a remedy that adds an additional paragraph to the deceptive prompts to encourage models to think twice before answering the question. Surprisingly, this simple method can even double the accuracy; however, the absolute numbers are still too low to be satisfactory. We hope MAD-Bench can serve as a valuable benchmark to stimulate further research to enhance model resilience against deceptive prompts.