論文の概要: Unveiling Visual Perception in Language Models: An Attention Head Analysis Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18108v1
• Date: Tue, 24 Dec 2024 02:31:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 15:55:07.790012
• Title: Unveiling Visual Perception in Language Models: An Attention Head Analysis Approach
• Title（参考訳）: 言語モデルにおける視覚知覚の展開:注意頭分析アプローチ
• Authors: Jing Bi, Junjia Guo, Yunlong Tang, Lianggong Bruce Wen, Zhang Liu, Chenliang Xu,
• Abstract要約: MLLM(Multimodal Large Language Models)の最近の進歩は、視覚的理解の著しい進歩を示している。 本稿では,4つのモデルファミリーと4つのモデルスケールにまたがる系統的な調査により,この問題に対処することを目的とする。 分析の結果,これらの注意ヘッドの挙動,注意重みの分布,および入力中の視覚的トークンへの集中との間には強い相関関係が認められた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.20992355312175
• License:
• Abstract: Recent advancements in Multimodal Large Language Models (MLLMs) have demonstrated remarkable progress in visual understanding. This impressive leap raises a compelling question: how can language models, initially trained solely on linguistic data, effectively interpret and process visual content? This paper aims to address this question with systematic investigation across 4 model families and 4 model scales, uncovering a unique class of attention heads that focus specifically on visual content. Our analysis reveals a strong correlation between the behavior of these attention heads, the distribution of attention weights, and their concentration on visual tokens within the input. These findings enhance our understanding of how LLMs adapt to multimodal tasks, demonstrating their potential to bridge the gap between textual and visual understanding. This work paves the way for the development of AI systems capable of engaging with diverse modalities.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)の最近の進歩は、視覚的理解の著しい進歩を示している。 言語モデルは、最初は言語データのみに基づいて訓練され、視覚的コンテンツを効果的に解釈し、処理するのでしょうか? 本稿では、4つのモデルファミリーと4つのモデルスケールにまたがる体系的な調査によってこの問題に対処することを目的とする。 分析の結果,これらの注意ヘッドの挙動,注意重みの分布,および入力中の視覚的トークンへの集中との間には強い相関関係が認められた。 これらの知見は、LLMがマルチモーダルタスクにどのように適応するかの理解を深め、テキストと視覚的理解のギャップを埋める可能性を示す。 この研究は、多様なモダリティを扱えるAIシステムの開発の道を開いた。

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