論文の概要: Unveiling Glitches: A Deep Dive into Image Encoding Bugs within CLIP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00592v1
• Date: Sun, 30 Jun 2024 05:23:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 02:26:49.515722
• Title: Unveiling Glitches: A Deep Dive into Image Encoding Bugs within CLIP
• Title（参考訳）: CLIP内のバグを画像エンコードするディープダイブ
• Authors: Ayush Ranjan, Daniel Wen, Karthik Bhat,
• Abstract要約: 私たちは、視覚と言語処理の統合で有名なCLIP(CLIP)に焦点を当てています。 私たちの目的は、CLIPの画像理解における繰り返し発生する問題と盲点を明らかにすることである。 画像に対するCLIPの解釈と人間の知覚との相違について明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding the limitations and weaknesses of state-of-the-art models in artificial intelligence is crucial for their improvement and responsible application. In this research, we focus on CLIP, a model renowned for its integration of vision and language processing. Our objective is to uncover recurring problems and blind spots in CLIP's image comprehension. By delving into both the commonalities and disparities between CLIP and human image understanding, we augment our comprehension of these models' capabilities. Through our analysis, we reveal significant discrepancies in CLIP's interpretation of images compared to human perception, shedding light on areas requiring improvement. Our methodologies, the Discrepancy Analysis Framework (DAF) and the Transformative Caption Analysis for CLIP (TCAC), enable a comprehensive evaluation of CLIP's performance. We identify 14 systemic faults, including Action vs. Stillness confusion, Failure to identify the direction of movement or positioning of objects in the image, Hallucination of Water-like Features, Misattribution of Geographic Context, among others. By addressing these limitations, we lay the groundwork for the development of more accurate and nuanced image embedding models, contributing to advancements in artificial intelligence.
• Abstract（参考訳）: 人工知能における最先端モデルの限界と弱点を理解することは、その改善と責任ある応用に不可欠である。 本研究では,視覚と言語処理の統合で有名なCLIPに着目した。 私たちの目的は、CLIPの画像理解における繰り返し発生する問題と盲点を明らかにすることである。 CLIPと人間のイメージ理解の共通点と相違点の両方を掘り下げることで、これらのモデルの能力に関する理解を深めることができます。 解析により,CLIPのイメージ解釈における人間の知覚との大きな相違が明らかとなり,改善を必要とする領域に光を当てることができた。 提案手法は,CLIP の分散分析フレームワーク (DAF) と Transformative Caption Analysis for CLIP (TCAC) であり,CLIP の性能を総合的に評価することができる。 画像中の物体の移動方向や位置の特定に失敗したこと,水のような特徴の幻覚,地理的文脈の誤帰など,14のシステム障害を同定する。 これらの制限に対処することで、より正確でニュアンスの高い画像埋め込みモデルの開発の基礎を築き、人工知能の進歩に寄与する。

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