論文の概要: Does Acceleration Cause Hidden Instability in Vision Language Models? Uncovering Instance-Level Divergence Through a Large-Scale Empirical Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.06794v3
• Date: Tue, 20 May 2025 14:31:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:51.851597
• Title: Does Acceleration Cause Hidden Instability in Vision Language Models? Uncovering Instance-Level Divergence Through a Large-Scale Empirical Study
• Title（参考訳）: アクセラレーションは視覚言語モデルに隠れた不安定を引き起こすか? : 大規模実証研究を通してインスタンスレベルの多様性を明らかにする
• Authors: Yizheng Sun, Hao Li, Chang Xu, Hongpeng Zhou, Chenghua Lin, Riza Batista-Navarro, Jingyuan Sun,
• Abstract要約: VLM(Vision-Language Models)は、実用的展開において強力だが計算集約的な手法である。 現在のアクセラレーション評価は主に、重要な問題を見越して、パフォーマンスの最小限のパフォーマンス劣化を目標としています。 これは、AIベースの疾患診断のように、特定の既知の状況に対して常に正しい回答が最重要である、安定性中心の産業アプリケーションにとって不可欠である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.219387911830935
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision-Language Models (VLMs) are powerful yet computationally intensive for widespread practical deployments. To address such challenge without costly re-training, post-training acceleration techniques like quantization and token reduction are extensively explored. However, current acceleration evaluations primarily target minimal overall performance degradation, overlooking a crucial question: does the accelerated model still give the same answers to the same questions as it did before acceleration? This is vital for stability-centered industrial applications where consistently correct answers for specific, known situations are paramount, such as in AI-based disease diagnosis. We systematically investigate this for accelerated VLMs, testing four leading models (LLaVA-1.5, LLaVA-Next, Qwen2-VL, Qwen2.5-VL) with eight acceleration methods on ten multi-modal benchmarks. Our findings are stark: despite minimal aggregate performance drops, accelerated models changed original answers up to 20% of the time. Critically, up to 6.5% of these changes converted correct answers to incorrect. Input perturbations magnified these inconsistencies, and the trend is confirmed by case studies with the medical VLM LLaVA-Med. This research reveals a significant oversight in VLM acceleration, stressing an urgent need for instance-level stability checks to ensure trustworthy real-world deployment.
• Abstract（参考訳）: VLM(Vision-Language Models)は、実用的展開において強力だが計算集約的な手法である。 コストのかかる再トレーニングを伴わずにこのような課題に対処するために、量子化やトークン還元といったポストトレーニング加速技術が広く研究されている。 しかし、現在のアクセラレーション評価は主に、重要な問題を見越して、パフォーマンスの最小限のパフォーマンス劣化を目標としています。 これは、AIベースの疾患診断のように、特定の既知の状況に対して常に正しい回答が最重要である、安定性中心の産業アプリケーションにとって不可欠である。 10個のマルチモーダルベンチマークで8つの加速度法で4つの先行モデル(LLaVA-1.5, LLaVA-Next, Qwen2-VL, Qwen2.5-VL)を試験し, 高速化VLMについて系統的に検討した。 性能低下が最小限であったにもかかわらず、アクセラレーションされたモデルは元の回答を20%まで変更した。 批判的に、これらの変更の最大6.5%は正しい答えを誤ったものにした。 入力摂動はこれらの矛盾を拡大し、この傾向はVLM LLaVA-Medのケーススタディによって確認された。 本研究は、VLM加速の大幅な監視を明らかにし、信頼性の高い実世界の展開を保証するために、インスタンスレベルの安定性チェックを緊急に必要とすることを強調している。

関連論文リスト

• EdgeVLA: Efficient Vision-Language-Action Models [0.4005096060512278]
  本稿では,VLA(Vision-Language-Action)モデルの推論速度を大幅に向上する新しい手法であるEdge VLAを紹介する。 1)エンドエフェクタ位置予測の自己回帰要求を排除し,推論の7倍の高速化を実現し,2)小言語モデル(SLM)の効率を向上する。 我々の初期の結果は、EVLAがOpenVLAに匹敵するトレーニング特性を達成し、推論速度とメモリ効率を大幅に向上させることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-18T16:15:09Z)
• Reasoning Models Are More Easily Gaslighted Than You Think [85.84943447589511]
  我々はOpenAIのo4-mini、Claude-3.7-Sonnet、Gemini-2.5-Flashの3つの最先端推論モデルを評価する。 ガス灯消火プロンプトによる精度低下が認められた。 GaslightingBench-Rは、推論モデルの認識可能性を評価するために設計された新しい診断ベンチマークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-11T12:52:25Z)
• SkipVAR: Accelerating Visual Autoregressive Modeling via Adaptive Frequency-Aware Skipping [30.85025293160079]
  生成プロセスにおける高周波コンポーネント、または後続のステップは、推論遅延に不均等に寄与する。 ステップ冗長性と非条件分岐冗長性の2つの主要な非効率性の原因を同定する。 本稿では、不要な生成ステップを選択的に省略して効率を向上させる自動ステップスキッピング戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-10T15:35:29Z)
• RARL: Improving Medical VLM Reasoning and Generalization with Reinforcement Learning and LoRA under Data and Hardware Constraints [0.0]
  Reasoning-Aware Reinforcement Learning frameworkは、医療ビジョン言語モデルの推論能力を高める。 低ランク適応とカスタム報酬関数を用いた軽量ベースモデルQwen2-VL-2B-Instructを微調整する。 RARLは医用画像解析および臨床推論におけるVLM性能を著しく改善することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-07T00:26:23Z)
• SlowFastVAD: Video Anomaly Detection via Integrating Simple Detector and RAG-Enhanced Vision-Language Model [52.47816604709358]
  ビデオ異常検出(VAD)は、ビデオ内の予期せぬ事象を識別することを目的としており、安全クリティカルドメインに広く応用されている。 視覚言語モデル(VLM)は強力なマルチモーダル推論能力を示し、異常検出の新しい機会を提供している。 SlowFastVADは高速異常検出器と低速異常検出器を統合したハイブリッドフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-14T15:30:03Z)
• Video SimpleQA: Towards Factuality Evaluation in Large Video Language Models [69.68265487134686]
  Video SimpleQAは、LVLMの事実性評価に適した最初の総合的なベンチマークである。 私たちの研究は、以下の重要な機能を通じて、既存のビデオベンチマークと区別します。 答えは、簡潔なフォーマットで曖昧で決定的に正しいものとして作成されます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-24T17:46:09Z)
• Bridging Internal Probability and Self-Consistency for Effective and Efficient LLM Reasoning [53.25336975467293]
  パープレキシティや自己整合性などの手法の第一理論誤差分解解析について述べる。 パープレキシティ法は、適切な整合関数が存在しないため、かなりのモデル誤差に悩まされる。 本稿では、自己整合性とパープレキシティを統合したReasoning-Pruning Perplexity Consistency(RPC)と、低確率推論経路を排除したReasoning Pruningを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-01T18:09:49Z)
• VLsI: Verbalized Layers-to-Interactions from Large to Small Vision Language Models [63.27511432647797]
  VLsI: Verbalized Layers-to-Interactions, a new VLM family in 2B and 7B model size。 GPT-4Vよりも優れた性能向上(2Bは11.0%、7Bは17.4%)を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-02T18:58:25Z)
• Inference Optimal VLMs Need Only One Visual Token but Larger Models [54.01228554126122]
  視覚言語モデル(VLM)は、様々な視覚的理解と推論タスクにまたがる強力な能力を示している。 VLMは、大量の入力トークンを処理するのに必要な計算量が多いため、推論中に高いレイテンシで制約されることが多い。 高いトークン圧縮設定に適したアプローチを構築するために、最初のステップを踏み出します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-05T18:54:21Z)
• Efficient Diffusion as Low Light Enhancer [63.789138528062225]
  RATR(Reflectance-Aware Trajectory Refinement)は、イメージの反射成分を用いて教師の軌跡を洗練するための、シンプルで効果的なモジュールである。 textbfReDDiT (textbfDistilled textbfTrajectory) は低照度画像強調(LLIE)に適した効率的で柔軟な蒸留フレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-16T08:07:18Z)
• Exploring Token Pruning in Vision State Space Models [38.122017567843905]
  状態空間モデル(SSM)は、変圧器の注意モジュールと比較して線形計算の複雑さを維持する利点がある。 我々はトークンベースのプルーニングにより、SSMベースの視覚モデルの効率を向上する新たなステップを採っている。 刈り取られたPlainMamba-L3のFLOPを41.6%削減して、ImageNetの81.7%の精度を実現した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-27T17:59:50Z)
• PseudoNeg-MAE: Self-Supervised Point Cloud Learning using Conditional Pseudo-Negative Embeddings [55.55445978692678]
  PseudoNeg-MAEは,ポイントマスク自動エンコーダのグローバルな特徴表現を強化する,自己教師型学習フレームワークである。 PseudoNeg-MAE は ModelNet40 と ScanObjectNN のデータセット上で最先端のパフォーマンスを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-24T07:57:21Z)
• SINDER: Repairing the Singular Defects of DINOv2 [61.98878352956125]
  大規模なデータセットでトレーニングされたビジョントランスフォーマーモデルは、抽出したパッチトークンにアーティファクトを表示することが多い。 本稿では,小さなデータセットのみを用いて構造欠陥を補正するスムーズなスムーズな正規化を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-23T20:34:23Z)
• Real-Time Anomaly Detection and Reactive Planning with Large Language Models [18.57162998677491]
  例えば、大規模な言語モデル(LLM)は、インターネットスケールのデータに基づいて訓練され、ゼロショット機能を持つ。 本稿では,潜在的な異常に関する判断を安全な制御フレームワークに組み込む2段階の推論フレームワークを提案する。 これにより、モニターは、四輪車や自動運転車のような動的ロボットシステムの信頼性を向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-11T17:59:22Z)
• TPC-ViT: Token Propagation Controller for Efficient Vision Transformer [6.341420717393898]
  ビジョントランス (ViT) は様々なコンピュータビジョンタスクにおいて有望な結果を得た。 この課題に対処するために、段階的なトークン削減を採用する以前のアプローチでは、ひとつのレイヤにおけるトークンの冗長性は、以下のすべてのレイヤにおける冗長性を意味すると仮定されている。 本稿では、2つの異なるトークン分布を組み込んだ新しいトークン伝搬制御器(TPC)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-03T00:10:33Z)
• Uncovering the Hidden Cost of Model Compression [43.62624133952414]
  視覚プロンプティングは、コンピュータビジョンにおける伝達学習の重要な方法として登場した。 モデル圧縮は視覚的プロンプトベース転送の性能に有害である。 しかし、量子化によってモデルが圧縮されるとき、キャリブレーションに対する負の効果は存在しない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-29T01:47:49Z)
• Multi-Scale And Token Mergence: Make Your ViT More Efficient [3.087140219508349]
  Vision Transformer (ViT) はコンピュータビジョン領域において一般的なモデルとして登場した。 より重要なトークンとマージすることで,非機密トークンからの情報を保持できる新しいトークンプルーニング手法を提案する。 提案手法は,DeiT-Sの精度は0.1%しか低下せず,計算コストの33%の大幅な削減を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-08T02:58:15Z)
• A Fair Loss Function for Network Pruning [70.35230425589592]
  本稿では, 刈り込み時のバイアスの抑制に使用できる簡易な改良型クロスエントロピー損失関数である, 性能重み付き損失関数を提案する。 CelebA、Fitzpatrick17k、CIFAR-10データセットを用いた実験は、提案手法が単純で効果的なツールであることを実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-18T15:17:28Z)
• Calibrating Segmentation Networks with Margin-based Label Smoothing [19.669173092632]
  現状のキャリブレーション損失に対する統一的制約最適化の視点を提供する。 これらの損失は、ロジット距離に等しい制約を課す線形ペナルティの近似と見なすことができる。 我々は不等式制約に基づく単純で柔軟な一般化を提案し、ロジット距離に制御可能なマージンを課す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-09T20:21:03Z)
• Optimizing Mixed Autonomy Traffic Flow With Decentralized Autonomous Vehicles and Multi-Agent RL [63.52264764099532]
  本研究では、完全分散制御方式を用いて、混合自律環境でのボトルネックのスループットを向上させる自動運転車の能力について検討する。 この問題にマルチエージェント強化アルゴリズムを適用し、5%の浸透速度で20%から40%の浸透速度で33%までのボトルネックスループットの大幅な改善が達成できることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-30T22:06:05Z)
• SUOD: Accelerating Large-Scale Unsupervised Heterogeneous Outlier Detection [63.253850875265115]
  外乱検出(OD)は、一般的なサンプルから異常物体を識別するための機械学習(ML)タスクである。 そこで我々は,SUODと呼ばれるモジュール型加速度システムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-11T00:22:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。