Wie gut passt sich GPT-4V(ision) an Verteilungsverschiebungen an? Eine vorläufige Untersuchung

Zusammenfassung

Im Bereich des maschinellen Lernens ist die Generalisierung gegenüber Verteilungsverschiebungen – bei denen die Einsatzbedingungen von den Trainingsszenarien abweichen – von entscheidender Bedeutung, insbesondere in Bereichen wie Klimamodellierung, Biomedizin und autonomes Fahren. Die Entstehung von Foundation-Modellen, die sich durch umfangreiches Pretraining und Aufgabenvielfalt auszeichnen, hat zu einem gesteigerten Interesse an ihrer Anpassungsfähigkeit gegenüber Verteilungsverschiebungen geführt. GPT-4V(ision) fungiert als das fortschrittlichste öffentlich zugängliche multimodale Foundation-Modell mit breiten Anwendungen in verschiedenen Domänen, einschließlich Anomalieerkennung, Videoverständnis, Bildgenerierung und medizinischer Diagnostik. Allerdings ist seine Robustheit gegenüber Datenverteilungen weitgehend unerforscht. Um diese Lücke zu schließen, bewertet diese Studie rigoros die Anpassungsfähigkeit und Generalisierungsfähigkeiten von GPT-4V in dynamischen Umgebungen und vergleicht es mit prominenten Modellen wie CLIP und LLaVA. Wir untersuchen die Zero-Shot-Generalisierung von GPT-4V über 13 diverse Datensätze, die natürliche, medizinische und molekulare Domänen abdecken. Darüber hinaus untersuchen wir seine Anpassungsfähigkeit gegenüber kontrollierten Datenstörungen und prüfen die Wirksamkeit von In-Context-Learning als Werkzeug zur Verbesserung seiner Anpassung. Unsere Ergebnisse skizzieren die Fähigkeitsgrenzen von GPT-4V bei Verteilungsverschiebungen und beleuchten seine Stärken und Schwächen in verschiedenen Szenarien. Wichtig ist, dass diese Untersuchung zu unserem Verständnis beiträgt, wie KI-Foundation-Modelle auf Verteilungsverschiebungen generalisieren, und entscheidende Einblicke in ihre Anpassungsfähigkeit und Robustheit bietet. Der Code ist öffentlich verfügbar unter https://github.com/jameszhou-gl/gpt-4v-distribution-shift.

English

In machine learning, generalization against distribution shifts -- where deployment conditions diverge from the training scenarios -- is crucial, particularly in fields like climate modeling, biomedicine, and autonomous driving. The emergence of foundation models, distinguished by their extensive pretraining and task versatility, has led to an increased interest in their adaptability to distribution shifts. GPT-4V(ision) acts as the most advanced publicly accessible multimodal foundation model, with extensive applications across various domains, including anomaly detection, video understanding, image generation, and medical diagnosis. However, its robustness against data distributions remains largely underexplored. Addressing this gap, this study rigorously evaluates GPT-4V's adaptability and generalization capabilities in dynamic environments, benchmarking against prominent models like CLIP and LLaVA. We delve into GPT-4V's zero-shot generalization across 13 diverse datasets spanning natural, medical, and molecular domains. We further investigate its adaptability to controlled data perturbations and examine the efficacy of in-context learning as a tool to enhance its adaptation. Our findings delineate GPT-4V's capability boundaries in distribution shifts, shedding light on its strengths and limitations across various scenarios. Importantly, this investigation contributes to our understanding of how AI foundation models generalize to distribution shifts, offering pivotal insights into their adaptability and robustness. Code is publicly available at https://github.com/jameszhou-gl/gpt-4v-distribution-shift.

Wie gut passt sich GPT-4V(ision) an Verteilungsverschiebungen an? Eine vorläufige Untersuchung

How Well Does GPT-4V(ision) Adapt to Distribution Shifts? A Preliminary Investigation

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