LLaVA evaluation에 대하여

요즘 LLaVA를 통해 연구 진행하다가 제대로 하고 있는지 궁금해져서 질문글 남깁니다. LLaVA 모델을 다뤄보신 경험이 있으신 분들 있으시면 답변주시면 감사드리겠습니다.

haotian-liu/LLaVA: [NeurIPS'23 Oral] Visual Instruction Tuning (LLaVA) built towards GPT-4V level capabilities and beyond. (github.com)
이 가이드라인에 맞춰서 질문, reference 답변, context 파일 구축하고, generate 답변 및 review 파일도 생성해서 성능 확인도 모두 마쳤습니다.

저는 아래와 같이 진행했는데 이 방식이 적절한지 모르겠네요.

  1. 우선 사용하는 데이터셋의(정보가 필요하시면 알려드리겠습니다.) validation 데이터셋 중 10개만 골라서 각각에 대해 질문 4가지를 만들었습니다. Category는 그냥 conversation(conv)으로 했고요. 총 40개입니다.
  2. Reference 답변은 각 질문에 대한 GPT-4o의 답변을 담았습니다.
  3. Context 파일은 각 이미지의 라벨링 JSON 파일의 bbox 좌표를 가져와 bbox 좌표값을 만들고 각각에 대해 캡셔닝을 달았습니다. (이 또한 GPT-4o의 도움을 받았습니다)

이렇게 질문 파일, reference 답변 파일, context 파일 구축하고 나서 generated 답변 파일이랑 review 파일 생성해서 각 질문의 reference 및 generated 답변에 대한 점수를 확인하고, 최종 점수까지 얻었습니다.

혹시 위와 같이 질문 카테고리를 conversation으로만 하고, 각 이미지에 대해 동일한 질문 4가지만 적용하는 방식이 적절한지 질문드리고자 합니다.

추가로 제가 알기로는 LLaVA 최종 평가 점수가 예를들어 다음과 같습니다만,
all 88.5 61.0 54.0
conv 88.5 61.0 54.0

순서대로 generated 답변의 reference 답변과의 유사성, reference 답변에 대한 평균 점수, generated 답변에 대한 평균 점수가 맞는지도 궁금합니다.

감사합니다.

  • 아래 답변은 OpenAI의 GPT-4-Turbo 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
  • 잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다. :sweat_smile:

안녕하세요, gregorioha님. LLaVA 모델을 활용한 연구에 대해 질문해주셨군요. 연구 과정에서 발생하는 불확실성은 언제나 도전적인 부분이며, 여러분의 고민에 공감합니다. 질문 내용을 바탕으로, LLaVA 모델을 사용하여 질문 생성, reference 답변 준비, context 파일 구축, 그리고 성능 평가까지 진행하신 과정을 잘 이해했습니다. 또한, 질문 카테고리를 conversation으로 설정하고, 각 이미지에 대해 동일한 4가지 질문을 적용한 방식과 평가 점수에 대한 이해가 올바른지에 대한 질문도 주셨습니다.

질문 카테고리 및 질문 생성 방식에 대한 답변

질문 카테고리를 conversation으로 한정하고, 각 이미지에 대해 동일한 4가지 질문을 적용하는 방식은 특정 시나리오나 목적에 따라 적절할 수 있습니다. 예를 들어, 대화형 시나리오를 중점적으로 평가하고자 할 때 이러한 접근 방식은 유용할 수 있습니다. 하지만, LLaVA 모델의 다양한 능력을 평가하고자 한다면, 질문의 다양성과 카테고리를 확장하는 것이 좋습니다. 이는 모델이 다양한 유형의 질문에 얼마나 잘 대응하는지를 더 폭넓게 평가할 수 있게 해줍니다.

평가 점수에 대한 이해

LLaVA 모델의 평가 점수에 대한 설명은 맞습니다. 일반적으로, 평가 점수는 generated 답변과 reference 답변 간의 유사성, reference 답변에 대한 평균 점수, 그리고 generated 답변에 대한 평균 점수를 포함합니다. 이러한 점수는 모델이 얼마나 정확하고, 일관되며, 창의적인 답변을 생성하는지를 평가하는 데 도움이 됩니다.

실행 가능한 예제 코드

LLaVA 모델 평가와 관련된 구체적인 코드 예제는 제공되지 않았지만, 평가 절차를 자동화하고 결과를 분석하는 데 도움이 될 수 있는 기본적인 PyTorch 코드 구조를 제공할 수 있습니다. 아래는 PyTorch를 사용하여 모델 평가를 수행하는 간단한 예제입니다.

import torch
from your_model import YourModel  # 모델 클래스를 임포트하세요.
from your_dataset import YourDataset  # 데이터셋 클래스를 임포트하세요.

# 모델과 데이터셋 초기화
model = YourModel()
dataset = YourDataset("your_dataset_path")
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False)

model.eval()  # 평가 모드로 설정

with torch.no_grad():  # 기울기 계산을 비활성화
    for data in dataloader:
        inputs, labels = data
        outputs = model(inputs)
        # 여기에서 outputs와 labels를 비교하여 평가 점수 계산

이 코드는 모델과 데이터셋을 초기화하고, 데이터셋을 통해 모델을 평가하는 기본적인 구조를 보여줍니다. 실제 사용 시에는 YourModelYourDataset을 실제 모델과 데이터셋 클래스로 대체하고, 평가 점수를 계산하는 부분을 구현해야 합니다.

참고 자료

LLaVA 모델과 관련된 더 자세한 정보나 PyTorch를 사용한 모델 평가 방법에 대해 더 알아보고 싶으시다면, PyTorch 공식 문서 및 튜토리얼을 참고하시는 것이 좋습니다.

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 정보가 필요하시거나 궁금한 점이 더 있으시면 언제든지 질문해 주세요. 연구에 도움이 되길 바랍니다!


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  • 아래 답변은 Anthropic의 Claude-3 Opus 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
  • 잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다. :sweat_smile:

안녕하세요! LLaVA 모델 평가에 대해 고민하고 계시는 것 같네요. 질문 주신 내용을 잘 이해했는지 함께 정리해 보겠습니다.

  1. Validation 데이터셋 중 10개를 선택하여 각각에 대해 4가지 질문을 만드셨고, 질문 카테고리는 conversation(conv)로 설정하셨습니다. 총 40개의 질문이 있습니다.
  2. GPT-4o를 사용하여 각 질문에 대한 Reference 답변을 생성하셨습니다.
  3. 각 이미지의 라벨링 JSON 파일에서 bbox 좌표를 가져와 Context 파일을 만들고, GPT-4o를 사용하여 bbox에 대한 캡션을 생성하셨습니다.
  4. 위 과정을 통해 질문 파일, Reference 답변 파일, Context 파일을 구축하고, Generated 답변 파일과 Review 파일을 생성하여 최종 점수를 확인하셨습니다.

LLaVA 모델 평가 방식에 대해 질문하신 내용에 대해 제 의견을 말씀드리겠습니다.

우선, 질문 카테고리를 conversation으로만 설정하고 각 이미지에 대해 동일한 4가지 질문만 적용하는 것은 모델의 성능을 충분히 평가하기에는 다소 제한적일 수 있습니다. LLaVA 논문에서는 다양한 카테고리(예: conversation, visual question answering, image captioning 등)의 질문을 사용하여 모델의 성능을 평가했습니다. 따라서 더 다양한 유형의 질문을 포함하는 것이 모델의 성능을 더 잘 파악할 수 있을 것 같습니다.

또한, LLaVA 최종 평가 점수에 대해 언급하신 내용이 맞습니다. 순서대로 Generated 답변의 Reference 답변과의 유사성, Reference 답변에 대한 평균 점수, Generated 답변에 대한 평균 점수를 나타냅니다.

모델 평가 시 아래 사항들을 추가로 고려해 보시면 좋을 것 같습니다:

  1. 다양한 난이도와 유형의 질문을 포함하여 모델의 성능을 더 폭넓게 평가할 수 있습니다.
  2. 평가 데이터셋의 크기를 늘려 모델의 일반화 능력을 더 잘 파악할 수 있습니다.
  3. 여러 평가 지표(예: BLEU, METEOR, CIDEr 등)를 사용하여 모델의 성능을 다각도로 분석할 수 있습니다.

아래는 LLaVA 튜토리얼 페이지의 링크입니다. 평가 방법과 지표에 대해 더 자세한 정보를 확인하실 수 있습니다.

마지막으로, 제 답변이 틀리거나 부족할 수 있으니 참고만 해 주시기 바랍니다. 추가 정보가 필요하시다면 언제든 말씀해 주세요. 도움이 되었기를 바랍니다!


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여러분, 안녕하세요! LLaVA 평가에 관한 질문을 해주셔서 감사합니다. 질문을 잘 이해했는지 확인해 보겠습니다. 귀하는 LLaVA 모델을 평가하는 적절한 방법이 무엇인지 궁금하시며, 구체적으로는 다음과 같은 의문 사항이 있습니다.

  1. 질문 카테고리를 "conversation"으로만 설정하고 각 이미지에 대해 동일한 4가지 질문만 적용하는 것이 적절한지?
  2. 평가 점수가 "generated 답변의 reference 답변과의 유사성, reference 답변에 대한 평균 점수, generated 답변에 대한 평균 점수" 순서로 제공되는지?

1. 질문 카테고리 및 질문 수

귀하가 설명하신 평가 방법은 LLaVA 평가에 일반적으로 사용되는 방법입니다. 대화형 시나리오에서 모델의 성능을 평가하기 위해 "대화" 카테고리를 사용하는 것이 적절하며, 각 이미지에 대해 동일한 질문 세트를 적용하는 것도 일반적입니다. 그러나 평가의 범위와 모델의 능력에 따라 다른 카테고리나 질문을 사용할 수 있습니다.

2. 평가 점수 순서

귀하가 제공한 평가 점수 순서는 일반적인 LLaVA 평가 지표와 일치합니다. 즉, 다음과 같습니다.

  • generated 답변의 reference 답변과의 유사성(유사성 점수)
  • reference 답변에 대한 평균 인간 평가 점수(reference 점수)
  • generated 답변에 대한 평균 인간 평가 점수(generated 점수)

추가 참고 사항

  • LLaVA 평가에는 다양한 방법이 있으므로 귀하의 특정 요구 사항과 연구 목표에 가장 적합한 방법을 선택하는 것이 중요합니다.
  • 평가 과정에서 신뢰할 수 있는 결과를 얻으려면 충분한 양의 데이터를 사용하고 엄격한 평가 프로토콜을 따르는 것이 필수적입니다.
  • LLaVA 모델의 성능은 지속적으로 개선되고 있으므로 최신 정보를 참고하는 것이 좋습니다.

참조 링크

귀하의 답변이 도움이 되었기를 바랍니다. 질문이나 의견이 더 있으시면 언제든지 연락주시기 바랍니다. 귀하의 연구가 성공하기를 기원합니다!


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