論文の概要: If CLIP Could Talk: Understanding Vision-Language Model Representations Through Their Preferred Concept Descriptions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16442v1
- Date: Mon, 25 Mar 2024 06:05:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-26 15:47:46.376601
- Title: If CLIP Could Talk: Understanding Vision-Language Model Representations Through Their Preferred Concept Descriptions
- Title(参考訳): もしCLIPが話すなら: 優先概念記述による視覚言語モデル表現の理解
- Authors: Reza Esfandiarpoor, Cristina Menghini, Stephen H. Bach,
- Abstract要約: 視覚言語モデル(VLM)の表現は、しばしば形状のような視覚的属性に基づいている。
本稿では,重要なテキスト特徴を特徴付ける新しい手法であるExtract and Explore (EX2)を提案する。
VLMは画像とシーン記述とを単純に一致させるのではなく、視覚的でない、あるいは刺激的でない記述がそれらの表現に大きな影響を与えていることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.190831897944957
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent works often assume that Vision-Language Model (VLM) representations are based on visual attributes like shape. However, it is unclear to what extent VLMs prioritize this information to represent concepts. We propose Extract and Explore (EX2), a novel approach to characterize important textual features for VLMs. EX2 uses reinforcement learning to align a large language model with VLM preferences and generates descriptions that incorporate the important features for the VLM. Then, we inspect the descriptions to identify the features that contribute to VLM representations. We find that spurious descriptions have a major role in VLM representations despite providing no helpful information, e.g., Click to enlarge photo of CONCEPT. More importantly, among informative descriptions, VLMs rely significantly on non-visual attributes like habitat to represent visual concepts. Also, our analysis reveals that different VLMs prioritize different attributes in their representations. Overall, we show that VLMs do not simply match images to scene descriptions and that non-visual or even spurious descriptions significantly influence their representations.
- Abstract(参考訳): 近年の研究では、視覚言語モデル(VLM)の表現が形状のような視覚的属性に基づいていると仮定されている。
しかしながら、VLMが概念を表現するためにこの情報をどの程度優先順位付けしているかは定かではない。
本稿では,VLM の重要なテキスト特徴を特徴付ける新しい手法である Extract and Explore (EX2) を提案する。
EX2は強化学習を使用して、大きな言語モデルとVLMの好みを一致させ、VLMの重要な特徴を組み込んだ記述を生成する。
次に、VLM表現に寄与する特徴を特定するために、記述を検査する。
有用な情報を提供していないにもかかわらず、VLM表現において急激な記述が重要な役割を担っていることがわかった。
さらに重要なことは、視覚的概念を表現するために、VLMは生息地のような非視覚的属性に大きく依存していることである。
また,本分析の結果から,異なるVLMが表現の異なる属性を優先していることが判明した。
全体として,VLMは画像とシーン記述とを単純に一致させるのではなく,視覚的でない,あるいは刺激的でない記述が表現に大きく影響していることが示される。
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