論文の概要: Sparse Autoencoders Learn Monosemantic Features in Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02821v1
• Date: Thu, 03 Apr 2025 17:58:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-04 12:58:21.793753
• Title: Sparse Autoencoders Learn Monosemantic Features in Vision-Language Models
• Title（参考訳）: スパースオートエンコーダは視覚言語モデルにおける単意味特徴を学習する
• Authors: Mateusz Pach, Shyamgopal Karthik, Quentin Bouniot, Serge Belongie, Zeynep Akata,
• Abstract要約: スパースオートエンコーダ (SAEs) は,大規模言語モデル (LLMs) の解釈可能性と操舵性を向上させることが示されている。 本研究では,SAEをCLIPなどの視覚言語モデル(VLM)に適用し,視覚表現における単意味性を評価するための総合的な枠組みを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.587868616659826
• License:
• Abstract: Sparse Autoencoders (SAEs) have recently been shown to enhance interpretability and steerability in Large Language Models (LLMs). In this work, we extend the application of SAEs to Vision-Language Models (VLMs), such as CLIP, and introduce a comprehensive framework for evaluating monosemanticity in vision representations. Our experimental results reveal that SAEs trained on VLMs significantly enhance the monosemanticity of individual neurons while also exhibiting hierarchical representations that align well with expert-defined structures (e.g., iNaturalist taxonomy). Most notably, we demonstrate that applying SAEs to intervene on a CLIP vision encoder, directly steer output from multimodal LLMs (e.g., LLaVA) without any modifications to the underlying model. These findings emphasize the practicality and efficacy of SAEs as an unsupervised approach for enhancing both the interpretability and control of VLMs.
• Abstract（参考訳）: Sparse Autoencoders (SAEs) は、最近、Large Language Models (LLMs) における解釈可能性とステアビリティを高めることが示されている。 本研究では,SAEをCLIPなどの視覚言語モデル(VLM)に適用し,視覚表現における単意味性を評価するための総合的な枠組みを導入する。 実験の結果, VLMを訓練したSAEは個々のニューロンの単意味性を著しく向上する一方で, 専門家が定義した構造(例えばiNaturalist分類法)とよく一致した階層的表現を示すことがわかった。 最も注目すべきは、SAEをCLIPビジョンエンコーダに介在させ、マルチモーダルLLM(例:LLaVA)から直接出力される出力を、基礎となるモデルに何ら変更を加えることなく制御できることである。 これらの知見は,VLMの解釈可能性と制御性を高めるための教師なしアプローチとして,SAEの実用性と有効性を強調した。

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