論文の概要: Inducing High Energy-Latency of Large Vision-Language Models with Verbose Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11170v2
• Date: Fri, 22 Mar 2024 15:31:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 22:01:03.221195
• Title: Inducing High Energy-Latency of Large Vision-Language Models with Verbose Images
• Title（参考訳）: バーボース画像を用いた大規模視線言語モデルの高エネルギー化
• Authors: Kuofeng Gao, Yang Bai, Jindong Gu, Shu-Tao Xia, Philip Torr, Zhifeng Li, Wei Liu,
• Abstract要約: 大規模視覚言語モデル(VLM)は、様々なマルチモーダルタスクにおいて例外的な性能を達成している。 本稿では,VLMの推論中に高エネルギー遅延コストを誘導することを目的とする。 本稿では,長い文を生成するためにVLMを誘導するために,知覚不能な摂動を作り出すことを目的とした冗長な画像を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.91986621008751
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large vision-language models (VLMs) such as GPT-4 have achieved exceptional performance across various multi-modal tasks. However, the deployment of VLMs necessitates substantial energy consumption and computational resources. Once attackers maliciously induce high energy consumption and latency time (energy-latency cost) during inference of VLMs, it will exhaust computational resources. In this paper, we explore this attack surface about availability of VLMs and aim to induce high energy-latency cost during inference of VLMs. We find that high energy-latency cost during inference of VLMs can be manipulated by maximizing the length of generated sequences. To this end, we propose verbose images, with the goal of crafting an imperceptible perturbation to induce VLMs to generate long sentences during inference. Concretely, we design three loss objectives. First, a loss is proposed to delay the occurrence of end-of-sequence (EOS) token, where EOS token is a signal for VLMs to stop generating further tokens. Moreover, an uncertainty loss and a token diversity loss are proposed to increase the uncertainty over each generated token and the diversity among all tokens of the whole generated sequence, respectively, which can break output dependency at token-level and sequence-level. Furthermore, a temporal weight adjustment algorithm is proposed, which can effectively balance these losses. Extensive experiments demonstrate that our verbose images can increase the length of generated sequences by 7.87 times and 8.56 times compared to original images on MS-COCO and ImageNet datasets, which presents potential challenges for various applications. Our code is available at https://github.com/KuofengGao/Verbose_Images.
• Abstract（参考訳）: GPT-4のような大規模視覚言語モデル(VLM)は、様々なマルチモーダルタスクにおいて例外的な性能を達成している。 しかしながら、VLMの展開にはかなりのエネルギー消費と計算資源が必要である。 攻撃者がVLMの推論中に高エネルギー消費と遅延時間(遅延コスト)を悪用すると、計算資源を消費する。 本稿では、この攻撃面をVLMの利用可能性について検討し、VLMの推論時に高エネルギー遅延コストを誘導することを目的とする。 我々は,VLM推定における高エネルギー遅延コストを,生成シーケンスの長さを最大化することにより操作できることを見出した。 そこで本稿では,VLMを誘導し,推論中に長文を生成するために,知覚不能な摂動を作り出すことを目的とした冗長な画像を提案する。 具体的には,3つの損失目標を設計する。 まず、EOSトークンはVLMがさらなるトークンを生成するのを止めるシグナルである。 さらに、各生成されたトークンに対する不確実性損失とトークンの多様性損失をそれぞれ提案し、トークンレベルの出力依存性とシーケンスレベルの出力依存性を損なうことができる。 さらに、これらの損失を効果的にバランスできる時間的重み調整アルゴリズムを提案する。 我々の冗長画像は,MS-COCOおよびImageNetデータセットの原画像と比較して7.87倍,8.56倍長くなることが実証された。 私たちのコードはhttps://github.com/KuofengGao/Verbose_Imagesで公開されています。

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