論文の概要: What do MLLMs hear? Examining reasoning with text and sound components in Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04615v1
• Date: Fri, 7 Jun 2024 03:55:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-10 15:39:08.280868
• Title: What do MLLMs hear? Examining reasoning with text and sound components in Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: MLLMは何を聴くか?マルチモーダル大言語モデルにおけるテキストと音声成分による推論の検討
• Authors: Enis Berk Çoban, Michael I. Mandel, Johanna Devaney,
• Abstract要約: 音声キャプション/分類実験を通じて、音声MLLMは、音声キャプションを生成する際に、LLMのテキストベースの推論を完全に活用できないことを示す。 また,LLMからオーディオエンコーダへの推論経路を分離するなど,聴覚情報とテキスト情報を別々に表現するMLLMが原因である可能性についても検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.313516199029267
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable reasoning capabilities, notably in connecting ideas and adhering to logical rules to solve problems. These models have evolved to accommodate various data modalities, including sound and images, known as multimodal LLMs (MLLMs), which are capable of describing images or sound recordings. Previous work has demonstrated that when the LLM component in MLLMs is frozen, the audio or visual encoder serves to caption the sound or image input facilitating text-based reasoning with the LLM component. We are interested in using the LLM's reasoning capabilities in order to facilitate classification. In this paper, we demonstrate through a captioning/classification experiment that an audio MLLM cannot fully leverage its LLM's text-based reasoning when generating audio captions. We also consider how this may be due to MLLMs separately representing auditory and textual information such that it severs the reasoning pathway from the LLM to the audio encoder.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、特にアイデアの結合や問題解決のための論理ルールの固執において、顕著な推論能力を示している。 これらのモデルは、画像や録音を記述できるマルチモーダルLSM(Multimodal LLM)として知られる、音や画像を含む様々なデータモダリティに対応するように進化してきた。 MLLMのLLMコンポーネントが凍結されると、オーディオまたはビジュアルエンコーダは、LLMコンポーネントによるテキストベースの推論を容易にする音声または画像入力をキャプションする。 分類を容易にするために LLM の推論機能を利用することに興味がある。 本稿では、音声キャプション/分類実験を通じて、音声キャプションを生成する際に、音声MLLMがLLMのテキストベースの推論を完全に活用できないことを示す。 また,MLLMが聴覚情報とテキスト情報を別々に表現し,LLMからオーディオエンコーダへの推論経路を把握していることも考慮する。

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