論文の概要: Large Multi-modal Models Can Interpret Features in Large Multi-modal Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14982v1
• Date: Fri, 22 Nov 2024 14:41:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-25 15:04:02.583920
• Title: Large Multi-modal Models Can Interpret Features in Large Multi-modal Models
• Title（参考訳）: 大規模マルチモーダルモデルにおける特徴を解釈できる大規模マルチモーダルモデル
• Authors: Kaichen Zhang, Yifei Shen, Bo Li, Ziwei Liu,
• Abstract要約: まず、スパースオートエンコーダを用いて表現を人間の理解可能な特徴に分解する。 LMM自体がSAEで学んだオープンセマンティックな特徴を解釈するための自動解釈フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.509307983813336
• License:
• Abstract: Recent advances in Large Multimodal Models (LMMs) lead to significant breakthroughs in both academia and industry. One question that arises is how we, as humans, can understand their internal neural representations. This paper takes an initial step towards addressing this question by presenting a versatile framework to identify and interpret the semantics within LMMs. Specifically, 1) we first apply a Sparse Autoencoder(SAE) to disentangle the representations into human understandable features. 2) We then present an automatic interpretation framework to interpreted the open-semantic features learned in SAE by the LMMs themselves. We employ this framework to analyze the LLaVA-NeXT-8B model using the LLaVA-OV-72B model, demonstrating that these features can effectively steer the model's behavior. Our results contribute to a deeper understanding of why LMMs excel in specific tasks, including EQ tests, and illuminate the nature of their mistakes along with potential strategies for their rectification. These findings offer new insights into the internal mechanisms of LMMs and suggest parallels with the cognitive processes of the human brain.
• Abstract（参考訳）: 大規模マルチモーダルモデル(LMM)の最近の進歩は、学術と産業の両方に大きなブレークスルーをもたらす。 疑問の1つは、人間がどのようにしてその内部の神経表現を理解するかである。 本稿では,LMM内のセマンティクスを識別・解釈する汎用的なフレームワークを提案することにより,この問題に対処するための第一歩を踏み出した。 具体的には 1)まずスパースオートエンコーダ(SAE)を用いて表現を人間の理解可能な特徴に分解する。 2) LMM自体がSAEで学んだオープンセマンティックな特徴を解釈するための自動解釈フレームワークを提案する。 このフレームワークを用いてLLaVA-OV-72Bモデルを用いてLLaVA-NeXT-8Bモデルを解析し、これらの特徴がモデルの振る舞いを効果的に制御できることを実証する。 EQテストを含む特定のタスクにおいてLMMが優れている理由についてより深く理解し、誤りの性質と修正のための潜在的戦略を照らし出すことに寄与する。 これらの発見は、LMMの内部メカニズムに関する新たな洞察を与え、人間の脳の認知過程と平行な関係を示唆する。

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