論文の概要: Towards Interpreting Visual Information Processing in Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07149v1
• Date: Wed, 9 Oct 2024 17:55:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-31 21:56:57.484821
• Title: Towards Interpreting Visual Information Processing in Vision-Language Models
• Title（参考訳）: 視覚言語モデルにおける視覚情報処理の解釈に向けて
• Authors: Clement Neo, Luke Ong, Philip Torr, Mor Geva, David Krueger, Fazl Barez,
• Abstract要約: VLM(Vision-Language Models)は、テキストや画像の処理と理解のための強力なツールである。 著名なVLMであるLLaVAの言語モデルコンポーネントにおける視覚トークンの処理について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.51408101801313
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vision-Language Models (VLMs) are powerful tools for processing and understanding text and images. We study the processing of visual tokens in the language model component of LLaVA, a prominent VLM. Our approach focuses on analyzing the localization of object information, the evolution of visual token representations across layers, and the mechanism of integrating visual information for predictions. Through ablation studies, we demonstrated that object identification accuracy drops by over 70\% when object-specific tokens are removed. We observed that visual token representations become increasingly interpretable in the vocabulary space across layers, suggesting an alignment with textual tokens corresponding to image content. Finally, we found that the model extracts object information from these refined representations at the last token position for prediction, mirroring the process in text-only language models for factual association tasks. These findings provide crucial insights into how VLMs process and integrate visual information, bridging the gap between our understanding of language and vision models, and paving the way for more interpretable and controllable multimodal systems.
• Abstract（参考訳）: VLM(Vision-Language Models)は、テキストや画像の処理と理解のための強力なツールである。 著名なVLMであるLLaVAの言語モデルコンポーネントにおける視覚トークンの処理について検討する。 提案手法は,オブジェクト情報の局所化,レイヤ間の視覚的トークン表現の進化,および予測のための視覚情報の統合機構の解明に重点を置いている。 アブレーション実験により,対象特定トークンが除去された場合,物体識別精度が70倍以上低下することが実証された。 視覚的トークン表現は,階層間の語彙空間においてますます解釈可能になり,画像の内容に対応するテキストトークンとの整合性が示唆された。 最後に,これらの表現からオブジェクト情報を最終トークン位置で抽出し,実際の関連課題に対するテキストのみの言語モデルに反映することを発見した。 これらの発見は、VLMがどのように処理し、視覚情報を統合するか、言語と視覚モデルの理解のギャップを埋め、より解釈可能で制御可能なマルチモーダルシステムへの道を開くか、といった重要な洞察を与えてくれる。

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