論文の概要: From Redundancy to Relevance: Enhancing Explainability in Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06579v2
• Date: Thu, 13 Jun 2024 10:29:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 22:46:45.046244
• Title: From Redundancy to Relevance: Enhancing Explainability in Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: 冗長性から関連性:マルチモーダル大言語モデルにおける説明可能性の向上
• Authors: Xiaofeng Zhang, Chen Shen, Xiaosong Yuan, Shaotian Yan, Liang Xie, Wenxiao Wang, Chaochen Gu, Hao Tang, Jieping Ye,
• Abstract要約: ブラックボックス設計は、視覚言語モデルの解釈可能性を妨げる。 本稿では,インタラクションメカニズムを可視化する情報フロー手法を提案する。 このアプローチは、複数のモデルにわたる実験を通じて検証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.59056945192777
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recently, multimodal large language models have exploded with an endless variety, most of the popular Large Vision Language Models (LVLMs) depend on sequential visual representation, where images are converted into hundreds or thousands of tokens before being input into the Large Language Model (LLM) along with language prompts. The black-box design hinders the interpretability of visual-language models, especially regarding more complex reasoning tasks. To explore the interaction process between image and text in complex reasoning tasks, we introduce the information flow method to visualize the interaction mechanism. By analyzing the dynamic flow of the information flow, we find that the information flow appears to converge in the shallow layer. Further investigation revealed a redundancy of the image token in the shallow layer. Consequently, a truncation strategy was introduced to aggregate image tokens within these shallow layers. This approach has been validated through experiments across multiple models, yielding consistent improvements.
• Abstract（参考訳）: 近年、マルチモーダルな大言語モデルは無限の多様性で爆発し、人気のあるLVLM(Large Vision Language Models)のほとんどは、画像が言語プロンプトとともにLLM(Large Language Model)に入力される前に数百から数千のトークンに変換されるシーケンシャルな視覚表現に依存している。 ブラックボックスの設計は、特に複雑な推論タスクに関して、視覚言語モデルの解釈可能性を妨げる。 複雑な推論タスクにおける画像とテキストの相互作用過程を探索するために,インタラクションメカニズムを可視化する情報フロー手法を提案する。 情報フローの動的流れを解析した結果,情報フローは浅い層に収束していることがわかった。 さらなる調査で、浅い層に画像トークンが冗長であることが判明した。 その結果,これらの浅い層内に画像トークンを集約するトラニケーション戦略が導入された。 このアプローチは、複数のモデルにわたる実験を通じて検証され、一貫した改善をもたらす。

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