ACL 2024 | 多模态大模型能揭示图像背后的深意吗？

主要观点总结

本文介绍了DeepEval基准，一个用于评估多模态大模型视觉深层语义理解能力的标准数据集。该数据集包含超过1000个样本，每个样本包含一张漫画图片，以及人工标注的图像描述文本、图像标题文本和图像深意文本。文章详细描述了数据集的构建过程，包括图像收集、数据标注、选项生成、子任务组成等。此外，文章还介绍了基于DeepEval基准的实验结果和分析，包括不同模型在图像描述、标题匹配和深意理解任务中的表现，以及模型在特定图像类别中的优缺点、图像表层描述对模型图像深意理解能力的影响、参数数量对模型性能的影响等。文章指出，现有模型在视觉深意理解方面与人类相比仍有显著差距，并希望所提出的数据集和任务能够为AI实现对图像深意的更深理解铺平道路。

关键观点总结

关键观点1: DeepEval数据集构建

包含图像收集、数据标注、选项生成和子任务组成等步骤。数据集包含多个图片类别，每个样本包含一张漫画图片和人工标注的图像描述文本等。

关键观点2: 基于DeepEval的实验结果

包括多模态大模型在图像描述、标题匹配和深意理解任务中的表现。结果显示现有多模态大模型在图像深意理解能力方面与人类存在显著差距。

关键观点3: 分析

通过模型在不同类别图像中的理解能力、图片表层描述对模型图片深意理解能力的影响、参数数量对模型性能的影响等进行分析。结果表明，模型在各类别中对图像描述的理解较为均匀，对图像深意的理解则各有不同。

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