解説する論文
タイトル: GPT-4V(ision) as a Generalist Evaluator for Vision-Language Tasks
著者: Xinlu Zhang, Yujie Lu, Weizhi Wang, An Yan, Jun Yan, Lianke Qin, Heng Wang, Xifeng Yan, William Yang Wang, Linda Ruth Petzold
論文のURL: https://arxiv.org/pdf/2311.01361.pdf
論文発表日: 2022年11月
専門外の人でも分かる解説
この論文は、画像とテキストの組み合わせたタスク(ビジョン言語タスク)を自動的に評価するために、GPT-4Vという大規模言語モデルを使おうという研究です。GPT-4VはOpenAIが開発した画像とテキストの理解ができるAIモデルです。研究者たちは、GPT-4Vを画像キャプション、テキストから画像生成、テキストガイド画像編集など、様々なビジョン言語タスクの評価に使って、人間の評価との一致度を調べました。GPT-4Vは詳細な説明も生成できるので、人間に近い評価ができる可能性があるとしています。
要約
この論文は、GPT-4Vを様々なビジョン言語タスクの評価者として使うことを提案・検証しています。具体的には、画像キャプション、テキストから画像生成、テキストガイド画像編集、複数画像とテキストの整合性評価の4つのタスクでGPT-4Vの有効性を調べています。GPT-4Vはシングルアンサー採点とペアワイズ比較の2つの評価手法を用いており、いずれの手法でも人間の評価と高い一致率を示しています。ただし、画像の視覚的な明瞭さの評価や背景知識を必要とする複雑な場合の評価では限界もあることがわかっています。GPT-4Vは人間に合わせた詳細な説明も生成できるので、汎用的な自動評価ツールとして有望だとしています。
この論文の新しい点
- GPT-4Vを様々なビジョン言語タスクの評価者として統合的に検証した初めての研究
- GPT-4Vが参照なしで人間に近い評価と説明ができることを示した
課題点
- 画像の視覚的な明瞭さの評価が十分ではない
- 背景知識を必要とする複雑なケースの評価が難しい
- ペアワイズ比較では一貫性に欠ける場合がある
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