論文の概要: A Concept-Based Explainability Framework for Large Multimodal Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08074v1
• Date: Wed, 12 Jun 2024 10:48:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 17:24:58.041817
• Title: A Concept-Based Explainability Framework for Large Multimodal Models
• Title（参考訳）: 大規模マルチモーダルモデルのための概念ベース説明可能性フレームワーク
• Authors: Jayneel Parekh, Pegah Khayatan, Mustafa Shukor, Alasdair Newson, Matthieu Cord,
• Abstract要約: 本稿では,トークン表現に適用した辞書学習に基づくアプローチを提案する。 これらの概念は、視覚とテキストの両方に意味論的に根ざしていることを示す。 抽出したマルチモーダル概念は,テストサンプルの表現の解釈に有用であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.37626977572413
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large multimodal models (LMMs) combine unimodal encoders and large language models (LLMs) to perform multimodal tasks. Despite recent advancements towards the interpretability of these models, understanding internal representations of LMMs remains largely a mystery. In this paper, we present a novel framework for the interpretation of LMMs. We propose a dictionary learning based approach, applied to the representation of tokens. The elements of the learned dictionary correspond to our proposed concepts. We show that these concepts are well semantically grounded in both vision and text. Thus we refer to these as "multi-modal concepts". We qualitatively and quantitatively evaluate the results of the learnt concepts. We show that the extracted multimodal concepts are useful to interpret representations of test samples. Finally, we evaluate the disentanglement between different concepts and the quality of grounding concepts visually and textually. We will publicly release our code.
• Abstract（参考訳）: 大型マルチモーダルモデル (LMM) は、単一モーダルエンコーダと大型言語モデル (LLM) を組み合わせてマルチモーダルタスクを実行する。 これらのモデルの解釈可能性に対する最近の進歩にもかかわらず、LMMの内部表現を理解することは、大半が謎のままである。 本稿では,LMMの解釈のための新しい枠組みを提案する。 本稿では,トークン表現に適用した辞書学習に基づくアプローチを提案する。 学習辞書の要素は提案した概念に対応している。 これらの概念は、視覚とテキストの両方に意味論的に根ざしていることを示す。 したがって、これらを「マルチモーダルの概念」と呼ぶ。 学習した概念の結果を質的に定量的に評価する。 抽出したマルチモーダル概念は,テストサンプルの表現の解釈に有用であることを示す。 最後に,異なる概念間の絡み合いと,基礎概念の質を視覚的に,テキスト的に評価する。 コードを公開します。

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