論文の概要: LVLM-Intrepret: An Interpretability Tool for Large Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03118v2
• Date: Tue, 4 Jun 2024 23:55:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 00:30:45.584019
• Title: LVLM-Intrepret: An Interpretability Tool for Large Vision-Language Models
• Title（参考訳）: LVLM-Intrepret:大規模視覚言語モデルの解釈可能性ツール
• Authors: Gabriela Ben Melech Stan, Estelle Aflalo, Raanan Yehezkel Rohekar, Anahita Bhiwandiwalla, Shao-Yen Tseng, Matthew Lyle Olson, Yaniv Gurwicz, Chenfei Wu, Nan Duan, Vasudev Lal,
• Abstract要約: 本稿では,大規模視覚言語モデルの内部メカニズムの理解を目的とした対話型アプリケーションを提案する。 このインタフェースは, 画像パッチの解釈可能性を高めるために設計されており, 応答の生成に有効である。 本稿では,一般的な大規模マルチモーダルモデルであるLLaVAにおける障害機構の理解に,アプリケーションがどのように役立つかのケーススタディを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.259006481656094
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the rapidly evolving landscape of artificial intelligence, multi-modal large language models are emerging as a significant area of interest. These models, which combine various forms of data input, are becoming increasingly popular. However, understanding their internal mechanisms remains a complex task. Numerous advancements have been made in the field of explainability tools and mechanisms, yet there is still much to explore. In this work, we present a novel interactive application aimed towards understanding the internal mechanisms of large vision-language models. Our interface is designed to enhance the interpretability of the image patches, which are instrumental in generating an answer, and assess the efficacy of the language model in grounding its output in the image. With our application, a user can systematically investigate the model and uncover system limitations, paving the way for enhancements in system capabilities. Finally, we present a case study of how our application can aid in understanding failure mechanisms in a popular large multi-modal model: LLaVA.
• Abstract（参考訳）: 人工知能の急速な発展の中で、多モーダルな言語モデルは重要な関心領域として現れつつある。 様々な形式のデータ入力を組み合わせたこれらのモデルは、ますます人気が高まっている。 しかし、それらの内部メカニズムを理解することは依然として複雑な作業である。 説明可能性ツールやメカニズムの分野では、多くの進歩がなされているが、まだ多くの研究がある。 本研究では,大規模視覚言語モデルの内部メカニズムの理解を目的とした対話型アプリケーションを提案する。 このインタフェースは,回答を生成するのに有用な画像パッチの解釈可能性を高め,その出力を画像に基礎づける際の言語モデルの有効性を評価する。 我々のアプリケーションでは、ユーザーはシステム機能の強化のために、モデルとシステムの限界を体系的に調査し、発見することができる。 最後に、我々のアプリケーションは、人気のある大規模マルチモーダルモデルであるLLaVAにおいて、障害メカニズムを理解するのにどのように役立つか、ケーススタディを示す。

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