Fugu-MT 論文翻訳(概要): Cross-modal Information Flow in Multimodal Large Language Models

論文の概要: Cross-modal Information Flow in Multimodal Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18620v2
Date: Tue, 25 Mar 2025 18:59:50 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-28 14:27:25.857698
Title: Cross-modal Information Flow in Multimodal Large Language Models
Title（参考訳）: マルチモーダル大言語モデルにおけるクロスモーダル情報フロー
Authors: Zhi Zhang, Srishti Yadav, Fengze Han, Ekaterina Shutova,
Abstract要約: 大規模言語モデル(MLLM)における言語と視覚の異なるモーダル間の情報フローについて検討する。 2つのモダリティを統合する過程には2つの異なる段階があることが分かる。本研究は,MLLMにおける画像および言語処理の空間的・機能的側面について,より包括的かつ包括的視点を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.853197288189579
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The recent advancements in auto-regressive multimodal large language models (MLLMs) have demonstrated promising progress for vision-language tasks. While there exists a variety of studies investigating the processing of linguistic information within large language models, little is currently known about the inner working mechanism of MLLMs and how linguistic and visual information interact within these models. In this study, we aim to fill this gap by examining the information flow between different modalities -- language and vision -- in MLLMs, focusing on visual question answering. Specifically, given an image-question pair as input, we investigate where in the model and how the visual and linguistic information are combined to generate the final prediction. Conducting experiments with a series of models from the LLaVA series, we find that there are two distinct stages in the process of integration of the two modalities. In the lower layers, the model first transfers the more general visual features of the whole image into the representations of (linguistic) question tokens. In the middle layers, it once again transfers visual information about specific objects relevant to the question to the respective token positions of the question. Finally, in the higher layers, the resulting multimodal representation is propagated to the last position of the input sequence for the final prediction. Overall, our findings provide a new and comprehensive perspective on the spatial and functional aspects of image and language processing in the MLLMs, thereby facilitating future research into multimodal information localization and editing. Our code and collected dataset are released here: https://github.com/FightingFighting/cross-modal-information-flow-in-MLLM.git.
Abstract（参考訳）: 近年の自己回帰型マルチモーダル言語モデル(MLLM)の進歩は、視覚言語タスクにおいて有望な進歩を示している。大規模言語モデルにおける言語情報の処理に関する様々な研究があるが、MLLMの内部動作機構や、これらのモデルにおける言語情報と視覚情報の相互作用についてはほとんど分かっていない。本研究では,MLLMにおける様々なモダリティ(言語と視覚)間の情報フローを,視覚的質問応答に焦点をあてることで,このギャップを埋めることを目的とする。具体的には、入力として画像探索ペアが与えられた場合、モデル内のどこでどのように視覚情報と言語情報が組み合わされ、最終的な予測が生成されるかを検討する。 LLaVA級数から一連のモデルで実験を行うことで、2つのモードを統合する過程には2つの異なる段階があることが分かる。下層では、まずモデルが画像全体のより一般的な視覚的特徴を(言語的な)質問トークンの表現に転送する。中層では、質問に関連する特定のオブジェクトの視覚情報を、質問のそれぞれのトークン位置に再度転送する。最後に、上位層では、最終的な予測のために、結果のマルチモーダル表現が入力シーケンスの最後の位置に伝播される。本研究は,MLLMにおける画像および言語処理の空間的・機能的側面を包括的かつ包括的に把握し,マルチモーダル情報ローカライゼーションと編集の今後の研究を容易にするものである。私たちのコードと収集したデータセットは以下にリリースされている。

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