論文の概要: Explaining Multi-modal Large Language Models by Analyzing their Vision Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14612v2
• Date: Tue, 28 May 2024 11:18:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 11:18:53.441782
• Title: Explaining Multi-modal Large Language Models by Analyzing their Vision Perception
• Title（参考訳）: 視覚知覚分析による多モード大言語モデルの記述
• Authors: Loris Giulivi, Giacomo Boracchi,
• Abstract要約: 本研究では,画像埋め込み成分に着目し,MLLMの解釈可能性を高める新しい手法を提案する。 オープンワールドのローカライゼーションモデルとMLLMを組み合わせることで、同じビジョンの埋め込みからテキストとオブジェクトのローカライゼーション出力を同時に生成できる新しいアーキテクチャを構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.597864989500202
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Multi-modal Large Language Models (MLLMs) have demonstrated remarkable capabilities in understanding and generating content across various modalities, such as images and text. However, their interpretability remains a challenge, hindering their adoption in critical applications. This research proposes a novel approach to enhance the interpretability of MLLMs by focusing on the image embedding component. We combine an open-world localization model with a MLLM, thus creating a new architecture able to simultaneously produce text and object localization outputs from the same vision embedding. The proposed architecture greatly promotes interpretability, enabling us to design a novel saliency map to explain any output token, to identify model hallucinations, and to assess model biases through semantic adversarial perturbations.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multi-modal Large Language Models)は、画像やテキストなどの様々なモダリティにまたがるコンテンツの理解と生成において、顕著な能力を示す。 しかし、それらの解釈性は依然として課題であり、重要なアプリケーションでの採用を妨げる。 本研究では,画像埋め込み成分に着目し,MLLMの解釈可能性を高める新しい手法を提案する。 オープンワールドのローカライゼーションモデルとMLLMを組み合わせることで、同じビジョンの埋め込みからテキストとオブジェクトのローカライゼーション出力を同時に生成できる新しいアーキテクチャを構築する。 提案したアーキテクチャは解釈可能性を大幅に向上させ,任意の出力トークンを説明するための新しいサリエンシマップを設計し,モデル幻覚を識別し,セマンティック・逆転摂動によるモデルバイアスを評価する。

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