論文の概要: SAE-V: Interpreting Multimodal Models for Enhanced Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17514v1
• Date: Sat, 22 Feb 2025 14:20:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 15:23:46.773011
• Title: SAE-V: Interpreting Multimodal Models for Enhanced Alignment
• Title（参考訳）: SAE-V:拡張アライメントのためのマルチモーダルモデルの解釈
• Authors: Hantao Lou, Changye Li, Jiaming Ji, Yaodong Yang,
• Abstract要約: 本稿では,SAEパラダイムをマルチモーダルな言語モデルに拡張する機械的解釈可能性フレームワークであるSAE-Vを紹介する。 SAE-Vは、追加のモデルを必要としないモデルアライメントを強化するために、本質的なデータフィルタリングメカニズムを提供する。 本研究は,SAE-VがMLLMの解釈性とアライメントを向上し,その内部機構に関する知見を提供するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.374787098456952
• License:
• Abstract: With the integration of image modality, the semantic space of multimodal large language models (MLLMs) is more complex than text-only models, making their interpretability more challenging and their alignment less stable, particularly susceptible to low-quality data, which can lead to inconsistencies between modalities, hallucinations, and biased outputs. As a result, developing interpretability methods for MLLMs is crucial for improving alignment quality and efficiency. In text-only LLMs, Sparse Autoencoders (SAEs) have gained attention for their ability to interpret latent representations. However, extending SAEs to multimodal settings presents new challenges due to modality fusion and the difficulty of isolating cross-modal representations. To address these challenges, we introduce SAE-V, a mechanistic interpretability framework that extends the SAE paradigm to MLLMs. By identifying and analyzing interpretable features along with their corresponding data, SAE-V enables fine-grained interpretation of both model behavior and data quality, facilitating a deeper understanding of cross-modal interactions and alignment dynamics. Moreover, by utilizing cross-modal feature weighting, SAE-V provides an intrinsic data filtering mechanism to enhance model alignment without requiring additional models. Specifically, when applied to the alignment process of MLLMs, SAE-V-based data filtering methods could achieve more than 110% performance with less than 50% data. Our results highlight SAE-V's ability to enhance interpretability and alignment in MLLMs, providing insights into their internal mechanisms.
• Abstract（参考訳）: 画像モダリティの統合により、マルチモーダル大言語モデル(MLLM)のセマンティック空間は、テキストのみのモデルよりも複雑になり、解釈可能性がより困難になり、そのアライメントがより安定しにくくなり、特に低品質なデータの影響を受けにくくなり、モダリティ、幻覚、偏見出力の不整合につながる可能性がある。 その結果,アライメントの品質と効率を向上させるため,MLLMの解釈可能性開発が重要である。 テキストのみのLLMでは、スパースオートエンコーダ(SAE)が潜在表現の解釈能力に注目されている。 しかし、SAEをマルチモーダルな設定に拡張することは、モダリティ融合とクロスモーダルな表現の分離の難しさによる新しい課題をもたらす。 これらの課題に対処するために,SAEパラダイムをMLLMに拡張した機械的解釈可能性フレームワークであるSAE-Vを紹介する。 SAE-Vは、対応するデータとともに解釈可能な特徴を特定し解析することにより、モデル行動とデータ品質の両方をきめ細かな解釈を可能にし、相互モーダル相互作用とアライメントダイナミクスのより深い理解を容易にする。 さらに、クロスモーダルな特徴重み付けを利用することで、SAE-Vは、追加のモデルを必要としないモデルアライメントを強化するために、本質的なデータフィルタリング機構を提供する。 具体的には、MLLMのアライメントプロセスに適用した場合、SAE-Vベースのデータフィルタリング手法は50%未満のデータで110%以上の性能を達成することができる。 本研究は,SAE-VがMLLMの解釈性とアライメントを向上し,その内部機構に関する知見を提供するものである。

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