論文の概要: MMNeuron: Discovering Neuron-Level Domain-Specific Interpretation in Multimodal Large Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11193v2
• Date: Tue, 01 Oct 2024 17:04:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-02 16:32:54.042730
• Title: MMNeuron: Discovering Neuron-Level Domain-Specific Interpretation in Multimodal Large Language Model
• Title（参考訳）: MMNeuron:マルチモーダル大言語モデルにおけるニューロンレベルドメイン特異的解釈の発見
• Authors: Jiahao Huo, Yibo Yan, Boren Hu, Yutao Yue, Xuming Hu,
• Abstract要約: マルチモーダル大言語モデルにおけるドメイン固有ニューロンを同定する。 本稿では,MLLMの言語モデルモジュールに対して,投影された画像特徴を扱うための3段階の機構を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.91010815015959
• License:
• Abstract: Projecting visual features into word embedding space has become a significant fusion strategy adopted by Multimodal Large Language Models (MLLMs). However, its internal mechanisms have yet to be explored. Inspired by multilingual research, we identify domain-specific neurons in multimodal large language models. Specifically, we investigate the distribution of domain-specific neurons and the mechanism of how MLLMs process features from diverse domains. Furthermore, we propose a three-stage mechanism for language model modules in MLLMs when handling projected image features, and verify this hypothesis using logit lens. Extensive experiments indicate that while current MLLMs exhibit Visual Question Answering (VQA) capability, they may not fully utilize domain-specific information. Manipulating domain-specific neurons properly will result in a 10% change of accuracy at most, shedding light on the development of cross-domain, all-encompassing MLLMs in the future. The source code is available at https://github.com/Z1zs/MMNeuron.
• Abstract（参考訳）: 単語埋め込み空間に視覚的特徴を投影することは、MLLM(Multimodal Large Language Models)が採用する重要な融合戦略となっている。 しかし、その内部機構はまだ解明されていない。 多言語研究に触発されて,多言語モデルにおけるドメイン固有ニューロンを同定する。 具体的には、ドメイン特異的ニューロンの分布と、MLLMのプロセスが様々なドメインからどのように機能するかのメカニズムについて検討する。 さらに、投影された画像の特徴を扱う際にMLLMにおける言語モデルモジュールの3段階メカニズムを提案し、この仮説をロジットレンズを用いて検証する。 大規模な実験は、現在のMLLMが視覚質問応答(VQA)能力を示す一方で、ドメイン固有の情報を十分に活用していないことを示唆している。 ドメイン特異的ニューロンを適切に操作すると、最大10%の精度が変更され、将来的にはクロスドメインのオールコンパスMLLMの開発に光を当てることになる。 ソースコードはhttps://github.com/Z1zs/MMNeuronで入手できる。

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