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Facet-Probe

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6月25日
10:45
10:45官方账号arXiv cs.LG@Akshay Paruchuri, Sanmi Koyejo, Ehsan Adeli
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论文提出Facet-Probe审计框架,从选项、证据块、文档排序、图像集、混合模态五个维度测试18个前沿和开源MLLM的排序敏感性。采用贝叶斯项目反应模型分离排序噪声与各维度偏差,发现所有模型均非排序不变,各维度平均翻转率在24%至50%之间。Gemini在温度0下的同序控制显示,验证单元中存在远超解码器噪声的排序超额。最优模型仍有13.4%的试次输出翻转,提示词级缓解措施无法泛化到视觉推理。
论文Facet-ProbeMLLMGemini多模态模型可靠性

推荐理由:这篇论文用Facet-Probe测试了18个主流多模态大模型,发现它们对输入顺序都很敏感,最好的模型也错13.4%,提醒我们模型可靠性还不是想象中那么好。
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