論文の概要: Probing Multimodal Large Language Models for Global and Local Semantic Representations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17304v3
- Date: Thu, 21 Nov 2024 07:03:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-22 15:17:09.556779
- Title: Probing Multimodal Large Language Models for Global and Local Semantic Representations
- Title(参考訳): グローバルおよび局所意味表現のための多モーダル大言語モデルの提案
- Authors: Mingxu Tao, Quzhe Huang, Kun Xu, Liwei Chen, Yansong Feng, Dongyan Zhao,
- Abstract要約: マルチモーダル大言語モデルのどの層がグローバルな画像情報に最も力を注いでいるかを検討する。
本研究では,モデルの中間層が,よりグローバルな意味情報を符号化できることを見出した。
最上位のレイヤが過度にローカル情報に集中していることが分かり、グローバル情報をエンコードする能力の低下につながります。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 57.25949445963422
- License:
- Abstract: The advancement of Multimodal Large Language Models (MLLMs) has greatly accelerated the development of applications in understanding integrated texts and images. Recent works leverage image-caption datasets to train MLLMs, achieving state-of-the-art performance on image-to-text tasks. However, there are few studies exploring which layers of MLLMs make the most effort to the global image information, which plays vital roles in multimodal comprehension and generation. In this study, we find that the intermediate layers of models can encode more global semantic information, whose representation vectors perform better on visual-language entailment tasks, rather than the topmost layers. We further probe models regarding local semantic representations through object recognition tasks. We find that the topmost layers may excessively focus on local information, leading to a diminished ability to encode global information. Our code and data are released via https://github.com/kobayashikanna01/probing_MLLM_rep.
- Abstract(参考訳): MLLM(Multimodal Large Language Models)の進歩により、統合されたテキストや画像を理解するアプリケーションの開発が大幅に加速した。
最近の研究は、画像キャプチャデータセットを活用してMLLMをトレーニングし、画像からテキストまでのタスクで最先端のパフォーマンスを達成する。
しかし、MLLMのどの層がグローバルな画像情報に最も力を注いでいるかを探求する研究はほとんどなく、マルチモーダル理解と生成において重要な役割を担っている。
本研究では,モデル中間層がよりグローバルな意味情報を符号化できることを示す。
さらに、オブジェクト認識タスクを通して局所的な意味表現に関するモデルを探索する。
最上位のレイヤが過度にローカル情報に集中していることが分かり、グローバル情報をエンコードする能力の低下につながります。
私たちのコードとデータはhttps://github.com/kobayashikanna01/probing_MLLM_repを介してリリースされます。
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