論文の概要: GLOV: Guided Large Language Models as Implicit Optimizers for Vision Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06154v5
• Date: Wed, 05 Feb 2025 19:00:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-07 10:49:54.135269
• Title: GLOV: Guided Large Language Models as Implicit Optimizers for Vision Language Models
• Title（参考訳）: GLOV:視覚言語モデルのための暗黙の最適化手法としての大規模言語モデル
• Authors: M. Jehanzeb Mirza, Mengjie Zhao, Zhuoyuan Mao, Sivan Doveh, Wei Lin, Paul Gavrikov, Michael Dorkenwald, Shiqi Yang, Saurav Jha, Hiromi Wakaki, Yuki Mitsufuji, Horst Possegger, Rogerio Feris, Leonid Karlinsky, James Glass,
• Abstract要約: GLOVは、大型言語モデル(LLM)が視覚言語モデル(VLM)の暗黙エンコーダとして機能することを可能にする。 GLOVは、オブジェクト認識のためのデュアルエンコーダ(CLIP)とVLデコーダ(LlaVA)モデルに対して、最大15.0%と57.5%の性能向上を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.82179903133343
• License:
• Abstract: In this work, we propose GLOV, which enables Large Language Models (LLMs) to act as implicit optimizers for Vision-Language Models (VLMs) to enhance downstream vision tasks. GLOV prompts an LLM with the downstream task description, querying it for suitable VLM prompts (e.g., for zero-shot classification with CLIP). These prompts are ranked according to their fitness for the downstream vision task. In each respective optimization step, the ranked prompts are fed as in-context examples (with their accuracies) to equip the LLM with the knowledge of the type of prompts preferred by the downstream VLM. Furthermore, we explicitly guide the LLM's generation at each optimization step by adding an offset vector -- calculated from the embedding differences between previous positive and negative solutions -- to the intermediate layer of the network for the next generation. This offset vector biases the LLM generation toward the type of language the downstream VLM prefers, resulting in enhanced performance on the downstream vision tasks. We comprehensively evaluate our GLOV on two tasks: object recognition and the critical task of enhancing VLM safety. Our GLOV shows performance improvement by up to 15.0% and 57.5% for dual-encoder (e.g., CLIP) and encoder-decoder (e.g., LlaVA) models for object recognition and reduces the attack success rate (ASR) on state-of-the-art VLMs by up to $60.7\%$.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,大規模言語モデル (LLM) が視覚言語モデル (VLM) の暗黙の最適化機能として機能し,下流の視覚タスクを向上する GLOV を提案する。 GLOVは、下流のタスク記述でLLMをプロンプトし、適切なVLMプロンプト(例えば、CLIPによるゼロショット分類)に問い合わせる。 これらのプロンプトは、下流視覚タスクの適合度に応じてランク付けされる。 各最適化ステップにおいて、ランク付けされたプロンプトは、ダウンストリームのVLMで好まれるプロンプトのタイプに関する知識を LLM に装備するために、インコンテキストの例として(それらのアキュラシーと共に)供給される。 さらに,従来の正解と負解の埋め込み差から算出したオフセットベクトルを,次の世代のネットワーク中間層に付加することにより,各最適化ステップにおけるLCMの生成を明示的にガイドする。 このオフセットベクトルは、下流のVLMが好む言語の種類にLLM生成を偏り、下流の視覚タスクの性能が向上する。 我々は、オブジェクト認識とVLMの安全性を高めるための重要な2つのタスクについて、GLOVを包括的に評価する。 GLOVは、オブジェクト認識のためのデュアルエンコーダ(例:CLIP)とエンコーダデコーダ(例:LlaVA)モデルのパフォーマンスを最大15.0%、57.5%向上させ、最先端のVLMにおける攻撃成功率(ASR)を最大60.7$に下げる。

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