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/2403.16442v2
• Date: Wed, 04 Dec 2024 22:37:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:38:38.447655
• 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,VLM にとって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。 この結果から,EX2は強化学習を用いて,大規模言語モデルとVLMの好みを一致させ,VLMにとって重要な特徴を組み込んだ記述を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.190831897944957
• License:
• 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 textual features that are important for VLMs. EX2 uses reinforcement learning to align a large language model with VLM preferences and generates descriptions that incorporate features that are important for the VLM. Then, we inspect the descriptions to identify features that contribute to VLM representations. Using EX2, 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 (e.g., North America) 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 にとって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にとって重要な機能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の記述について検討する。 EX2を用いて、有用な情報を提供していないにもかかわらず、急激な記述がVLM表現において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(例えば北米)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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