猜猜GPT-4V认识几种海洋乌贼、鲨鱼？

PaperAgent
192 阅读4分钟

一、论文信息

二、 概要

问题背景： 这篇论文探讨了大型语言模型（LLMs）在特定领域分析中的应用，特别是GPT-4V（Generative Pre-trained Transformers with Vision）在海洋分析领域的潜力。尽管GPT-4V在学术界和工业界引起了广泛关注，但其在需要特定领域知识和专业技能的分析任务中的表现尚不明确。

方案设计：  研究团队构建了一系列多样化的测试样本，包括从不同来源获取的图像和手工制作的提示，以评估GPT-4V在海洋分析方面的性能。他们从感知、统计、领域特定问答、海洋文化理解、高级功能和提示工程等方面进行了评估。

  • 感知： 蓝鲸比海豚大

01213855a3bda285b56800b6b45dd93.jpg

这是海龙！海龙！海龙！有多少小伙伴把他认成海马了？

cb48d36a53b36dc2d56d5784b7d9d36.jpg

  • 统计： 难度有点大，应该不止三种：章鱼、大王乌贼、普通墨鱼；鲨鱼也识别出三种：大白鲨、双髻鲨、虎鲨；GPT4-V说图片像素不够，识别的不全。。。

48b01bd9e2ff36ac13f7d07c205f5ac.png

6ddcf202a3ba1236819b8c2b01fdf8a.png

  • 海洋文化理解： 细节错误，背上有5个三角形小刺，而不是6个****

420c66e747fb0803906432e52ca4dfe.png

  • 特定领域问答：🐂🍺， 说出了“2015-2018年珊瑚礁健康和多样性变化”****

7aa9e3dad9545e190166b805b15d7bc.png

  • 高级功能： 挺强的，“图中提出了一个在海洋环境中用于物体检测的的框架”

b21359accf5ae2aec90d8d393ed5037.png

实验结论： 实验结果表明，GPT-4V在海洋分析领域的表现远未达到满足海洋专业人士的特定要求。尽管GPT-4V在某些方面如OCR和事件检测上表现出色，但在细粒度物体识别、复杂物体计数和检测以及提供领域特定信息方面的能力有限。研究团队还发现，GPT-4V容易被错误的提示（如图像文件名）误导，这表明它在处理视觉元素时存在局限性。未来规划：

  1. 提高视觉识别能力：由于GPT-4V在细粒度海洋对象识别方面表现有限，需要更多的海洋领域训练数据来提升其视觉识别能力。
  2. 集成外部工具：GPT-4V在进行复杂海洋分析任务（如对象计数、珊瑚覆盖估计和底栖生物群落统计）时，通常需要外部专业工具的辅助。研究如何将这些工具与GPT-4V集成，以提高其分析能力。
  3. 反馈驱动的MLLM：探索是否可以让GPT-4V根据领域专家的反馈和进一步的提示来修订其响应，以提高回答的准确性。
  4. 防止幻觉现象：GPT-4V有时会基于提取的关键词生成图像中不存在的信息。研究如何防止这种幻觉现象和减轻GPT-4V的过度自信是一个重要的研究方向。
  5. 教育和公民科学工具：探讨GPT-4V作为教育工具和公民科学工具的潜力，以及如何通过改进其性能来支持这些应用。

三、讨论

1、GPT-4V在海洋分析中的主要局限性是什么？

答案： GPT-4V在海洋分析中的主要局限性包括有限的细粒度海洋物体识别能力、容易被错误提示误导、无法进行复杂的物体计数和检测、以及在捕捉图像中微妙细节和提供领域特定信息方面的不足。

2、研究中提到的“提示工程”（prompt engineering）对GPT-4V在海洋分析中的应用有何影响？

答案： 提示工程在GPT-4V中的应用表明，通过设计更清晰和一致的提示，可以提高GPT-4V在某些任务上的准确性，例如物体计数。然而，对于细粒度的海洋物体识别，即使使用了提示工程，GPT-4V仍然会犯错误，这表明需要更多的训练数据和更复杂的提示设计来提升其在海洋分析领域的性能。

3、研究团队如何评估GPT-4V在海洋分析中的性能？

答案： 研究团队通过构建一系列定性和定量测试来评估GPT-4V的性能。他们从感知、统计、领域特定问答、海洋文化理解、高级功能和提示工程等方面进行了评估。在每个测试案例中，他们计算了GPT-4V在各种视觉任务上的准确性，并设计了两种评估协议：成对比较和基于图像的评分。此外，他们还通过投票机制来提高GPT-4V在物体计数任务上的自一致性。

avatar
文章
阅读
粉丝