論文の概要: On Erroneous Agreements of CLIP Image Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05195v1
• Date: Thu, 07 Nov 2024 21:39:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:45.60899
• Title: On Erroneous Agreements of CLIP Image Embeddings
• Title（参考訳）: CLIP画像埋め込みの誤一致について
• Authors: Siting Li, Pang Wei Koh, Simon Shaolei Du,
• Abstract要約: MLLM(Multimodal Large Language Models)は,それらから異なる情報を抽出できることを示す。 CLIP画像埋め込みにおける抽出可能な情報は、CLIPの不十分な視覚言語アライメントによって明らかになる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.91969873367244
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent research suggests that the failures of Vision-Language Models (VLMs) at visual reasoning often stem from erroneous agreements -- when semantically distinct images are ambiguously encoded by the CLIP image encoder into embeddings with high cosine similarity. In this paper, we show that erroneous agreements are not always the main culprit, as Multimodal Large Language Models (MLLMs) can still extract distinct information from them. For instance, when distinguishing objects on the left vs right in the What'sUp benchmark, the CLIP image embeddings of the left/right pairs have an average cosine similarity $>0.99$, and CLIP performs at random chance; but LLaVA-1.5-7B, which uses the same CLIP image encoder, achieves nearly $100\%$ accuracy. We find that the extractable information in CLIP image embeddings is likely obscured by CLIP's inadequate vision-language alignment: Its matching score learned by the contrastive objective might not capture all diverse image-text correspondences. We also study the MMVP benchmark, on which prior work has shown that LLaVA-1.5 cannot distinguish image pairs with high cosine similarity. We observe a performance gain brought by attending more to visual input through an alternative decoding algorithm. Further, the accuracy significantly increases if the model can take both images as input to emphasize their nuanced differences. Both findings indicate that LLaVA-1.5 did not utilize extracted visual information sufficiently. In conclusion, our findings suggest that while improving image encoders could benefit VLMs, there is still room to enhance models with a fixed image encoder by applying better strategies for extracting and utilizing visual information.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、視覚的推論における視覚言語モデル(VLM)の失敗は、しばしば誤った合意によるものであることが示唆されている。 本稿では,Multimodal Large Language Models (MLLMs) が相変わらず異なる情報を抽出できるため,誤った合意が必ずしも主要因であるとは限らないことを示す。 例えば、What'sUpベンチマークで左と右のオブジェクトを区別する場合、左右のペアのCLIPイメージの埋め込みは平均的なコサイン類似度が$>0.99$であり、CLIPはランダムに実行されるが、同じCLIPイメージエンコーダを使用するLLaVA-1.5-7Bは、ほぼ100\%の精度を達成する。 CLIP画像埋め込みにおける抽出可能な情報は、CLIPの不適切な視覚言語アライメントによって明らかになる可能性が高い。 また,LLaVA-1.5がコサイン類似度の高い画像対を識別できないことを示すMMVPベンチマークについても検討した。 視覚入力にもっと参加することで得られる性能向上を、代替の復号アルゴリズムを用いて観察する。 さらに、モデルが両方の画像を入力として取り出し、その微妙な違いを強調することができれば、精度は大幅に向上する。 両所見から,LLaVA-1.5は抽出された視覚情報を十分に利用していないことが示唆された。 以上の結果から,画像エンコーダの改良はVLMの恩恵を受けることができるが,画像エンコーダを固定化することで,画像情報の抽出と活用のためのより良い戦略を適用することで,モデルを強化する余地が残っていることが示唆された。

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