論文の概要: Multi-Faceted Multimodal Monosemanticity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14888v2
• Date: Mon, 19 May 2025 13:20:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 21:29:33.311854
• Title: Multi-Faceted Multimodal Monosemanticity
• Title（参考訳）: 多面的マルチモーダル・モノセマンティリティ
• Authors: Hanqi Yan, Xiangxiang Cui, Lu Yin, Paul Pu Liang, Yulan He, Yifei Wang,
• Abstract要約: 深層マルチモーダルモデルから抽出した解釈可能なモノセマンティックな特徴を解析するために,データ駆動型アプローチを採用する。 具体的には,大規模画像とテキストのペアで学習した視覚言語表現モデルであるCLIPについて検討する。 本稿では,CLIPから学んだ特徴を抽出・解析する多モード解釈可能性ツールと尺度について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.64636740703632
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Humans experience the world through multiple modalities, such as, vision, language, and speech, making it natural to explore the commonality and distinctions among them. In this work, we take a data-driven approach to address this question by analyzing interpretable, monosemantic features extracted from deep multimodal models. Specifically, we investigate CLIP, a prominent visual-language representation model trained on massive image-text pairs. Building on prior research in single-modal interpretability, we develop a set of multi-modal interpretability tools and measures designed to disentangle and analyze features learned from CLIP. Specifically, we introduce the Modality Dominance Score (MDS) to attribute each CLIP feature to a specific modality. We then map CLIP features into a more interpretable space, enabling us to categorize them into three distinct classes: vision features (single-modal), language features (single-modal), and visual-language features (cross-modal). Interestingly, this data-driven categorization closely aligns with human intuitive understandings of different modalities. We further show that this modality decomposition can benefit multiple downstream tasks, including reducing bias in gender detection, generating cross-modal adversarial examples, and enabling modal-specific feature control in text-to-image generation. These results indicate that large-scale multimodal models, when equipped with task-agnostic interpretability tools, can offer valuable insights into the relationships between different data modalities.
• Abstract（参考訳）: 人間は、視覚、言語、スピーチといった複数のモダリティを通じて世界を経験し、それらの共通点や区別を探索することが自然である。 本研究では,深層マルチモーダルモデルから抽出した解釈可能な単意味的特徴を解析することにより,この問題に対処するためのデータ駆動型アプローチを提案する。 具体的には,大規模画像とテキストのペアで学習した視覚言語表現モデルであるCLIPについて検討する。 単一モードの解釈可能性に関する先行研究に基づいて,CLIPから学習した特徴を抽出・解析する多モードの解釈可能性ツールと尺度を開発した。 具体的には、各CLIP特徴を特定のモダリティとみなすために、MDS(Modality Dominance Score)を導入する。 次に、CLIP機能をより解釈可能な空間にマッピングし、視覚機能(シングルモーダル)、言語機能(シングルモーダル)、視覚言語機能(クロスモーダル)の3つの異なるクラスに分類できるようにします。 興味深いことに、このデータ駆動分類は、異なるモダリティに関する人間の直感的な理解と密接に一致している。 さらに、このモダリティ分解は、性別検出のバイアスを減らし、モダリティの対角的な例を生成し、テキスト・画像生成におけるモダリティ固有の特徴制御を可能にするなど、複数のダウンストリームタスクに有効であることを示す。 これらの結果は、タスクに依存しない解釈可能性ツールを備えた大規模マルチモーダルモデルは、異なるデータモダリティ間の関係について貴重な洞察を与えることができることを示唆している。

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