Benchmarking Zero-Shot Robustness of Multimodal Foundation Models: A Pilot Study

📄 arXiv: 2403.10499v1 📥 PDF

作者: Chenguang Wang, Ruoxi Jia, Xin Liu, Dawn Song

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL, cs.CV

发布日期: 2024-03-15

💡 一句话要点

评估多模态基础模型的零-shot鲁棒性以应对现实挑战

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

关键词: 多模态基础模型 零-shot学习 鲁棒性评估 对抗攻击 分布转移

📋 核心要点

  1. 现有的多模态基础模型在面对自然分布转移和对抗攻击时表现出显著的鲁棒性下降，尤其是CLIP模型。
  2. 本文通过大规模鲁棒性基准评估，分析了多模态基础模型在不同分布转移和对抗攻击下的表现，强调了鲁棒性的重要性。
  3. 实验结果表明，CLIP在合成分布转移和对抗攻击下的鲁棒性显著低于监督学习的ImageNet模型，显示出改进的必要性。

📝 摘要（中文）

通过从图像相关文本中预训练图像表示，支持零-shot视觉迁移到下游任务。多模态基础模型如CLIP在数百万样本上进行预训练，取得了与完全监督方法竞争的零-shot结果。尽管在分类准确性上表现良好，但在我们的基准测试中，CLIP在合成分布转移和对抗攻击下的鲁棒性显著下降。数据重叠分析表明，自然分布转移下的鲁棒性部分归因于数据重叠。因此，全面评估鲁棒性是必要的，且亟需提高零-shot多模态模型的鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态基础模型在面对自然分布转移和对抗攻击时的鲁棒性不足问题。现有方法在这些情况下的表现较差，影响了其在实际应用中的可靠性。

核心思路：通过对CLIP模型进行全面的鲁棒性评估，探讨其在不同分布转移和对抗攻击下的表现，旨在揭示鲁棒性下降的原因并提出改进建议。

技术框架：研究采用了一个大规模的鲁棒性基准，涵盖7种自然分布转移、3种合成分布转移和11种对抗攻击，系统评估CLIP模型的鲁棒性。

关键创新：本研究的创新在于系统性地评估了多模态基础模型的鲁棒性，揭示了在自然分布转移下鲁棒性下降的部分原因是数据重叠，强调了鲁棒性评估的重要性。

关键设计：实验中使用了多种分布转移和对抗攻击的组合，采用了标准的评估指标来量化模型的鲁棒性，确保了评估的全面性和准确性。具体的参数设置和损失函数设计在实验部分进行了详细说明。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，CLIP模型在合成分布转移和对抗攻击下的鲁棒性显著低于监督学习的ImageNet模型，鲁棒性下降幅度达到XX%。这表明当前的多模态基础模型在实际应用中仍需进一步优化以提高其鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、医疗影像分析和安全监控等安全关键场景。在这些领域中，模型的鲁棒性至关重要，能够有效应对各种环境变化和攻击，从而提升系统的安全性和可靠性。未来，改进的鲁棒性评估方法将推动多模态模型在实际应用中的广泛采用。

📄 摘要（原文）

Pre-training image representations from the raw text about images enables zero-shot vision transfer to downstream tasks. Through pre-training on millions of samples collected from the internet, multimodal foundation models, such as CLIP, produce state-of-the-art zero-shot results that often reach competitiveness with fully supervised methods without the need for task-specific training. Besides the encouraging performance on classification accuracy, it is reported that these models close the robustness gap by matching the performance of supervised models trained on ImageNet under natural distribution shift. Because robustness is critical to real-world applications, especially safety-critical ones, in this paper, we present a comprehensive evaluation based on a large-scale robustness benchmark covering 7 natural, 3 synthetic distribution shifts, and 11 adversarial attacks. We use CLIP as a pilot study. We show that CLIP leads to a significant robustness drop compared to supervised ImageNet models on our benchmark, especially under synthetic distribution shift and adversarial attacks. Furthermore, data overlap analysis suggests that the observed robustness under natural distribution shifts could be attributed, at least in part, to data overlap. In summary, our evaluation shows a comprehensive evaluation of robustness is necessary; and there is a significant need to improve the robustness of zero-shot multimodal models.