How Good is Google Bard’s Visual Understanding? An Empirical Study on Open Challenges

要約

Google の Bard は、会話型 AI の分野で OpenAI の ChatGPT に対する強力な競争相手として浮上しています。
特に、Bard は最近、会話中にテキスト プロンプトとともに視覚的な入力を処理できるように更新されました。
テキスト入力の処理における Bard の優れた実績を考慮して、テキストの質問によって条件付けされた視覚データ (画像) を理解して解釈する際のその機能を調査します。
この探索は、特に正確な視覚と言語の理解を必要とする複雑なコンピューター ビジョンの問題に対処する際に、Bard やその他の今後のマルチモーダル生成モデルに対する新たな洞察と課題を明らかにする可能性を秘めています。
具体的には、この研究では、通常のデータ、偽装データ、医療データ、水中データ、リモート センシング データを含む 15 の多様なタスク シナリオに焦点を当て、Bard のパフォーマンスを包括的に評価します。
私たちの主な発見は、バードがこれらのビジョンシナリオで依然として苦労していることを示しており、将来の開発で埋める必要があるビジョンベースの理解における大きなギャップを強調しています。
私たちは、この実証研究が将来のモデルを進歩させる上で価値があることが証明され、きめの細かい視覚データの理解と解釈の能力の強化につながることを期待しています。
私たちのプロジェクトは https://github.com/htqin/GoogleBard-VisUnderstand でリリースされています

要約(オリジナル)

Google’s Bard has emerged as a formidable competitor to OpenAI’s ChatGPT in the field of conversational AI. Notably, Bard has recently been updated to handle visual inputs alongside text prompts during conversations. Given Bard’s impressive track record in handling textual inputs, we explore its capabilities in understanding and interpreting visual data (images) conditioned by text questions. This exploration holds the potential to unveil new insights and challenges for Bard and other forthcoming multi-modal Generative models, especially in addressing complex computer vision problems that demand accurate visual and language understanding. Specifically, in this study, we focus on 15 diverse task scenarios encompassing regular, camouflaged, medical, under-water and remote sensing data to comprehensively evaluate Bard’s performance. Our primary finding indicates that Bard still struggles in these vision scenarios, highlighting the significant gap in vision-based understanding that needs to be bridged in future developments. We expect that this empirical study will prove valuable in advancing future models, leading to enhanced capabilities in comprehending and interpreting fine-grained visual data. Our project is released on https://github.com/htqin/GoogleBard-VisUnderstand

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