Fugu-MT 論文翻訳(概要): Understanding Multimodal LLMs: the Mechanistic Interpretability of Llava in Visual Question Answering

論文の概要: Understanding Multimodal LLMs: the Mechanistic Interpretability of Llava in Visual Question Answering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10950v1
Date: Sun, 17 Nov 2024 03:32:50 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-19 14:33:58.281671
Title: Understanding Multimodal LLMs: the Mechanistic Interpretability of Llava in Visual Question Answering
Title（参考訳）: マルチモーダルLLMの理解:視覚質問応答におけるLlavaの機械的解釈可能性
Authors: Zeping Yu, Sophia Ananiadou,
Abstract要約: 我々は,ユーザと研究者が最終予測のための重要な視覚的位置を特定するのに役立つ解釈可能性ツールを開発した。提案手法は,既存の解釈可能性アプローチと比較して,より高速かつ効果的な結果を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.472889262384818
License:
Abstract: Understanding the mechanisms behind Large Language Models (LLMs) is crucial for designing improved models and strategies. While recent studies have yielded valuable insights into the mechanisms of textual LLMs, the mechanisms of Multi-modal Large Language Models (MLLMs) remain underexplored. In this paper, we apply mechanistic interpretability methods to analyze the visual question answering (VQA) mechanisms in the first MLLM, Llava. We compare the mechanisms between VQA and textual QA (TQA) in color answering tasks and find that: a) VQA exhibits a mechanism similar to the in-context learning mechanism observed in TQA; b) the visual features exhibit significant interpretability when projecting the visual embeddings into the embedding space; and c) Llava enhances the existing capabilities of the corresponding textual LLM Vicuna during visual instruction tuning. Based on these findings, we develop an interpretability tool to help users and researchers identify important visual locations for final predictions, aiding in the understanding of visual hallucination. Our method demonstrates faster and more effective results compared to existing interpretability approaches. Code: \url{https://github.com/zepingyu0512/llava-mechanism}
Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)の背後にあるメカニズムを理解することは、改善されたモデルや戦略を設計するのに不可欠です。近年の研究では、テキストLLMのメカニズムに関する貴重な知見が得られているが、MLLM(Multi-modal Large Language Models)のメカニズムはまだ解明されていない。本稿では,最初のMLLM,Llavaにおける視覚的質問応答(VQA)機構の解析に機械的解釈可能性法を適用した。カラー回答タスクにおけるVQAとテキストQA(TQA)のメカニズムを比較して,その方法を見つける。 a)VQAは、TQAで観察される文脈内学習機構に類似したメカニズムを示す。 b) 視覚的特徴は,視覚的埋め込みを埋め込み空間に投影する場合において,顕著な解釈可能性を示す。 c)Llavaは、視覚的インストラクションチューニング中に対応するテキストLLM Vicunaの既存の機能を強化する。これらの知見に基づいて,視覚幻覚の理解を支援するために,ユーザや研究者が最終予測のための重要な視覚的位置を特定するのを支援するための解釈可能性ツールを開発した。提案手法は,既存の解釈可能性アプローチと比較して,より高速かつ効果的な結果を示す。コード: \url{https://github.com/zepingyu0512/llava-mechanism}

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