論文の概要: From Redundancy to Relevance: Information Flow in LVLMs Across Reasoning Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06579v3
• Date: Thu, 17 Oct 2024 01:17:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:17:36.638758
• Title: From Redundancy to Relevance: Information Flow in LVLMs Across Reasoning Tasks
• Title（参考訳）: 冗長性から関連性へ:共振作業におけるLVLMの情報フロー
• Authors: Xiaofeng Zhang, Yihao Quan, Chen Shen, Xiaosong Yuan, Shaotian Yan, Liang Xie, Wenxiao Wang, Chaochen Gu, Hao Tang, Jieping Ye,
• Abstract要約: 我々は,視覚的質問応答と画像キャプションタスクのために,様々なLVLMの切り抜き戦略を用いて実験を行った。 視覚的表現の貢献の観点から情報の流れを探索することにより、浅い層に収束する傾向にあるが、より深い層に分散する傾向があることを観察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.476693301050275
• License:
• Abstract: Large Vision Language Models (LVLMs) achieve great performance on visual-language reasoning tasks, however, the black-box nature of LVLMs hinders in-depth research on the reasoning mechanism. As all images need to be converted into image tokens to fit the input format of large language models (LLMs) along with natural language prompts, sequential visual representation is essential to the performance of LVLMs, and the information flow analysis approach can be an effective tool for determining interactions between these representations. In this paper, we propose integrating attention analysis with LLaVA-CAM, concretely, attention scores highlight relevant regions during forward propagation, while LLaVA-CAM captures gradient changes through backward propagation, revealing key image features. By exploring the information flow from the perspective of visual representation contribution, we observe that it tends to converge in shallow layers but diversify in deeper layers. To validate our analysis, we conduct comprehensive experiments with truncation strategies across various LVLMs for visual question answering and image captioning tasks, and experimental results not only verify our hypothesis but also reveal a consistent pattern of information flow convergence in the corresponding layers, and the information flow cliff layer will be different due to different contexts. The paper's source code can be accessed from \url{https://github.com/zhangbaijin/From-Redundancy-to-Relevance}
• Abstract（参考訳）: 大規模視覚言語モデル(LVLM)は視覚言語推論タスクにおいて優れた性能を発揮するが、LVLMのブラックボックスの性質は推論機構の詳細な研究を妨げる。 すべての画像を画像トークンに変換して、LVLMの性能には、自然言語のプロンプトとともに大きな言語モデル(LLM)の入力形式に適合させる必要があるため、逐次視覚表現が不可欠であり、情報フロー解析アプローチは、これらの表現間の相互作用を決定する効果的なツールとなり得る。 本稿では,LLaVA-CAMとアテンション分析を統合し,特に注意スコアが前方伝搬中の関連領域を強調しているのに対して,LLaVA-CAMは後方伝搬による勾配変化を捉え,重要な画像特徴を明らかにする。 視覚的表現の貢献の観点から情報の流れを探索することにより、浅い層に収束する傾向にあるが、より深い層に分散する傾向があることを観察する。 本研究は,視覚的質問応答や画像キャプションタスクのための様々なLVLMのトラルニケーション戦略を用いた総合的な実験を行い,その実験結果から,仮説の検証だけでなく,対応するレイヤにおける情報フロー収束の一貫したパターンを明らかにするとともに,異なるコンテキストにより情報フロー崖層が異なることを示す。 この論文のソースコードは \url{https://github.com/zhangbaijin/From-redundancy-to-Relevance} からアクセスすることができる。

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