論文の概要: Analyzing Fine-tuning Representation Shift for Multimodal LLMs Steering alignment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03012v1
- Date: Mon, 06 Jan 2025 13:37:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-07 17:10:06.242385
- Title: Analyzing Fine-tuning Representation Shift for Multimodal LLMs Steering alignment
- Title（参考訳）: マルチモーダルLLMのステアリングアライメントのための微調整表現シフトの解析
- Authors: Pegah Khayatan, Mustafa Shukor, Jayneel Parekh, Matthieu Cord,
- Abstract要約: モデルの内部構造が微調整によってどのように変化し、新しいマルチモーダルタスクを専門化するかを示す。
我々の研究は、微調整によってマルチモーダル表現がどのように進化するかに光を当て、マルチモーダルタスクにおけるモデル適応を解釈するための新しい視点を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.90425382758605
- License:
- Abstract: Multimodal LLMs have reached remarkable levels of proficiency in understanding multimodal inputs, driving extensive research to develop increasingly powerful models. However, much less attention has been paid to understanding and explaining the underlying mechanisms of these models. Most existing explainability research examines these models only in their final states, overlooking the dynamic representational shifts that occur during training. In this work, we systematically analyze the evolution of hidden state representations to reveal how fine-tuning alters the internal structure of a model to specialize in new multimodal tasks. Using a concept-based approach, we map hidden states to interpretable visual and textual concepts, enabling us to trace changes in encoded concepts across modalities as training progresses. We also demonstrate the use of shift vectors to capture these concepts changes. These shift vectors allow us to recover fine-tuned concepts by shifting those in the original model. Finally, we explore the practical impact of our findings on model steering, showing that we can adjust multimodal LLMs behaviors without any training, such as modifying answer types, captions style, or biasing the model toward specific responses. Our work sheds light on how multimodal representations evolve through fine-tuning and offers a new perspective for interpreting model adaptation in multimodal tasks. The code for this project is publicly available at https://github.com/mshukor/xl-vlms.
- Abstract（参考訳）: マルチモーダル LLM は、マルチモーダル入力の理解において卓越した習熟度に達し、より強力なモデルを開発するための広範な研究を推進している。
しかし、これらのモデルの基礎となるメカニズムを理解し説明するためには、はるかに注意が払われていない。
既存の説明可能性研究は、これらのモデルを最終状態でのみ調べ、トレーニング中に発生する動的表現的シフトを見越す。
本研究では,隠れ状態表現の進化を系統的に解析し,新しいマルチモーダルタスクを専門とするモデルの内部構造が微調整によってどのように変化するかを明らかにする。
概念に基づくアプローチを用いて、隠れた状態を視覚的およびテキスト的概念の解釈にマッピングし、トレーニングが進むにつれて、モダリティを越えて符号化された概念の変化を追跡できるようにする。
また,これらの変化を捉えるためにシフトベクトルを用いることを実証する。
これらのシフトベクトルは、元のモデルでそれらをシフトすることで、微調整された概念を復元することができる。
最後に,モデルステアリングにおける本研究の実践的影響について検討し,回答タイプの変更やキャプションスタイルの変更,あるいは特定の応答に対するモデル偏見などのトレーニングを行なわずに,マルチモーダルLLMの動作を調整することができることを示した。
我々の研究は、微調整によってマルチモーダル表現がどのように進化するかに光を当て、マルチモーダルタスクにおけるモデル適応を解釈するための新しい視点を提供する。
このプロジェクトのコードはhttps://github.com/mshukor/xl-vlms.comで公開されている。
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