Heron-Bench: A Benchmark for Evaluating Vision Language Models in Japanese

📄 arXiv: 2404.07824v1 📥 PDF

作者: Yuichi Inoue, Kento Sasaki, Yuma Ochi, Kazuki Fujii, Kotaro Tanahashi, Yu Yamaguchi

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2024-04-11

💡 一句话要点

提出Japanese Heron-Bench以解决日语视觉语言模型评估问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉语言模型 日语处理 多模态理解 基准评估 图像问答

📋 核心要点

  1. 现有的视觉语言模型主要集中在英语数据集上，缺乏针对日语的评估基准，限制了日语VLM的发展。
  2. 本文提出了Japanese Heron-Bench基准，包含与日本文化相关的图像-问题对，旨在评估日语VLM的能力。
  3. 通过实验，Heron-Bench揭示了基线模型与强闭合模型之间的能力差距，为未来的研究提供了重要参考。

📝 摘要（中文）

视觉语言模型（VLMs）在多模态理解任务中取得了显著进展，但大多数模型的训练和评估集中于英语数据集，导致日语等其他语言的VLMs发展滞后。为了解决这一问题，本文提出了Japanese Heron-Bench基准，专门用于评估VLM在日语环境下的能力。该基准包含多种与日本文化相关的图像-问题回答对，并提供了一个基线日语VLM，经过日语视觉指令调优数据集的训练。Heron-Bench揭示了所提VLM在不同能力维度上的优缺点，并明确了强闭合模型（如GPT-4V）与基线模型之间的能力差距，为未来的研究提供了宝贵的见解。我们还发布了基准数据集和训练代码，以促进日语VLM研究的进一步发展。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决日语视觉语言模型（VLMs）缺乏评估基准的问题。现有方法主要集中在英语，导致日语VLM的构建和评估缺乏有效的工具和方法。

核心思路：提出Japanese Heron-Bench基准，专门为日语环境设计，包含多样化的图像-问题回答对，以便全面评估日语VLM的能力。

技术框架：整体架构包括数据集构建、模型训练和评估三个主要阶段。数据集构建阶段收集与日本文化相关的图像和问题，模型训练阶段使用日语视觉指令调优数据集进行训练，评估阶段则通过Heron-Bench进行性能测试。

关键创新：最重要的创新在于构建了一个专门针对日语的评估基准，填补了现有VLM研究中的语言空白，与以往仅关注英语的评估方法形成鲜明对比。

关键设计：在模型训练中，采用了特定的损失函数和网络结构，以适应日语的语言特性，同时在数据集构建中，确保了图像和问题的多样性与相关性。通过这些设计，提升了模型在日语环境下的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，基线日语VLM在Heron-Bench上的表现与强闭合模型（如GPT-4V）存在明显差距，揭示了日语VLM在多模态理解任务中的潜力与局限性。这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日语教育、跨文化交流、以及日本市场的智能应用开发。通过提供一个有效的评估基准，研究者和开发者可以更好地理解和改进日语VLM的性能，从而推动相关技术在实际场景中的应用和发展。

📄 摘要（原文）

Vision Language Models (VLMs) have undergone a rapid evolution, giving rise to significant advancements in the realm of multimodal understanding tasks. However, the majority of these models are trained and evaluated on English-centric datasets, leaving a gap in the development and evaluation of VLMs for other languages, such as Japanese. This gap can be attributed to the lack of methodologies for constructing VLMs and the absence of benchmarks to accurately measure their performance. To address this issue, we introduce a novel benchmark, Japanese Heron-Bench, for evaluating Japanese capabilities of VLMs. The Japanese Heron-Bench consists of a variety of imagequestion answer pairs tailored to the Japanese context. Additionally, we present a baseline Japanese VLM that has been trained with Japanese visual instruction tuning datasets. Our Heron-Bench reveals the strengths and limitations of the proposed VLM across various ability dimensions. Furthermore, we clarify the capability gap between strong closed models like GPT-4V and the baseline model, providing valuable insights for future research in this domain. We release the benchmark dataset and training code to facilitate further developments in Japanese VLM research.