論文の概要: Intriguing Properties of Large Language and Vision Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04751v1
• Date: Mon, 7 Oct 2024 05:07:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 02:07:46.544638
• Title: Intriguing Properties of Large Language and Vision Models
• Title（参考訳）: 大規模言語の特徴と視覚モデル
• Authors: Young-Jun Lee, Byungsoo Ko, Han-Gyu Kim, Yechan Hwang, Ho-Jin Choi,
• Abstract要約: 大規模言語とビジョンモデル(LLVM)は、その顕著な一般化性能のために、大きな注目と開発努力を受けている。 高度な推論タスクの達成にもかかわらず、基本的な知覚関連タスクのパフォーマンスは驚くほど低いままである。 LLVMの最も一般的なファミリー(LLaVA)を10評価ベンチマークで評価することで、この問題を調査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.449076451976236
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, large language and vision models (LLVMs) have received significant attention and development efforts due to their remarkable generalization performance across a wide range of tasks requiring perception and cognitive abilities. A key factor behind their success is their simple architecture, which consists of a vision encoder, a projector, and a large language model (LLM). Despite their achievements in advanced reasoning tasks, their performance on fundamental perception-related tasks (e.g., MMVP) remains surprisingly low. This discrepancy raises the question of how LLVMs truly perceive images and exploit the advantages of the vision encoder. To address this, we systematically investigate this question regarding several aspects: permutation invariance, robustness, math reasoning, alignment preserving and importance, by evaluating the most common LLVM's families (i.e., LLaVA) across 10 evaluation benchmarks. Our extensive experiments reveal several intriguing properties of current LLVMs: (1) they internally process the image in a global manner, even when the order of visual patch sequences is randomly permuted; (2) they are sometimes able to solve math problems without fully perceiving detailed numerical information; (3) the cross-modal alignment is overfitted to complex reasoning tasks, thereby, causing them to lose some of the original perceptual capabilities of their vision encoder; (4) the representation space in the lower layers (<25%) plays a crucial role in determining performance and enhancing visual understanding. Lastly, based on the above observations, we suggest potential future directions for building better LLVMs and constructing more challenging evaluation benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 近年,大規模言語と視覚モデル (LLVM) は,認知能力や認知能力を必要とする幅広いタスクにまたがって,顕著な一般化性能のため,注目と開発努力が集まっている。 成功の鍵となる要因は、ビジョンエンコーダ、プロジェクタ、および大きな言語モデル(LLM)で構成される、シンプルなアーキテクチャである。 高度な推論タスクの達成にもかかわらず、基本的な知覚関連タスク(例えば、MMVP)のパフォーマンスは驚くほど低いままである。 この矛盾は、LLVMがどのようにしてイメージを認識でき、ビジョンエンコーダの利点を利用するのかという疑問を提起する。 この問題に対処するために,10評価ベンチマークで最も一般的なLLVMファミリー(LLaVA)を評価することにより,置換不変性,堅牢性,数学推論,アライメント保存,重要度など,いくつかの側面でこの問題を体系的に検討する。 1) 視覚的パッチシーケンスの順序がランダムに置換された場合でも、内部で画像を内部的に処理し、(2) 詳細な数値情報を十分に認識せずに数学の問題を解くことができること、(3) クロスモーダルアライメントが複雑な推論タスクに過度に適合していること、(3) 視覚エンコーダの本来の知覚能力を失うこと、(4) 下位層での表現空間(25%) は、性能の決定と視覚的理解の強化に重要な役割を果たすこと、などである。 最後に、上記の知見に基づいて、より優れたLLVMを構築し、より困難な評価ベンチマークを構築するための潜在的な今後の方向性を提案する。

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