論文の概要: Quantifying Interpretability in CLIP Models with Concept Consistency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11103v1
• Date: Fri, 14 Mar 2025 05:47:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-17 13:09:03.460427
• Title: Quantifying Interpretability in CLIP Models with Concept Consistency
• Title（参考訳）: 概念整合性を考慮したCLIPモデルの解釈可能性の定量化
• Authors: Avinash Madasu, Vasudev Lal, Phillip Howard,
• Abstract要約: CLIPのようなモデルにおける注意頭のためのテキスト記述の概念的一貫性について検討する。 本稿では,新しい解釈可能性尺度である概念一貫性スコア(CCS)を提案する。 我々は,高いCCSヘッドが重要な概念を捕捉し,ドメイン外検出,概念固有の推論,ビデオ言語理解において重要な役割を担っていることを発見した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.921976812527759
• License:
• Abstract: CLIP is one of the most popular foundational models and is heavily used for many vision-language tasks. However, little is known about the inner workings of CLIP. While recent work has proposed decomposition-based interpretability methods for identifying textual descriptions of attention heads in CLIP, the implications of conceptual consistency in these text labels on interpretability and model performance has not been explored. To bridge this gap, we study the conceptual consistency of text descriptions for attention heads in CLIP-like models. We conduct extensive experiments on six different models from OpenAI and OpenCLIP which vary by size, type of pre-training data and patch size. We propose Concept Consistency Score (CCS), a novel interpretability metric that measures how consistently individual attention heads in CLIP models align with specific concepts. To assign concept labels to heads, we use in-context learning with ChatGPT, guided by a few manually-curated examples, and validate these labels using an LLM-as-a-judge approach. Our soft-pruning experiments reveal that high CCS heads are critical for preserving model performance, as pruning them leads to a significantly larger performance drop than pruning random or low CCS heads. Notably, we find that high CCS heads capture essential concepts and play a key role in out-of-domain detection, concept-specific reasoning, and video-language understanding. These results position CCS as a powerful interpretability metric for analyzing CLIP-like models.
• Abstract（参考訳）: CLIPは最も一般的な基礎モデルの1つで、多くの視覚言語タスクによく使われている。 しかし、CLIPの内部構造についてはほとんど分かっていない。 最近の研究は、CLIPにおける注意点のテキスト記述を特定するための分解に基づく解釈可能性法を提案しているが、これらのテキストラベルにおける概念整合性が解釈可能性やモデル性能に与える影響は検討されていない。 このギャップを埋めるために、CLIPのようなモデルにおける注意頭のためのテキスト記述の概念的一貫性について検討する。 我々は,OpenAIとOpenCLIPの6つの異なるモデルについて,サイズ,事前学習データの種類,パッチサイズによって広範な実験を行った。 概念整合性スコア(Concept Consistency Score, CCS)は、CLIPモデルにおける個々の注意点が特定の概念とどのように一致しているかを測定する新しい解釈可能性尺度である。 概念ラベルを頭部に割り当てるために、ChatGPTを用いてテキスト内学習を行い、いくつかの手作業による例でガイドし、LLM-as-a-judgeアプローチを用いてそれらのラベルを検証する。 ソフトプルーニング実験により,高いCCSヘッドがモデル性能の維持に重要であることが明らかとなった。 特に、高いCCSヘッドは重要な概念を捉え、ドメイン外検出、概念固有の推論、ビデオ言語理解において重要な役割を担っている。 これらの結果は、CLIPのようなモデルを分析するための強力な解釈可能性指標としてCCSを位置づけている。

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