論文の概要: Analyzing Fine-Grained Alignment and Enhancing Vision Understanding in Multimodal Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17316v1
• Date: Thu, 22 May 2025 22:10:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-26 18:08:33.712006
• Title: Analyzing Fine-Grained Alignment and Enhancing Vision Understanding in Multimodal Language Models
• Title（参考訳）: マルチモーダル言語モデルにおける微視的アライメントの分析と視覚理解の促進
• Authors: Jiachen Jiang, Jinxin Zhou, Bo Peng, Xia Ning, Zhihui Zhu,
• Abstract要約: 視覚埋め込みの圧縮と単語埋め込みの整合化におけるプロジェクターの役割を示す。 次に、各ビジョンパッチと対応するセマンティックワードのアライメントであるパッチレベルのアライメントを検討する。 実験の結果,パッチアライメントトレーニングにより,より強力な圧縮能力とパッチレベルのアライメント向上が達成された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.197083685420584
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Achieving better alignment between vision embeddings and Large Language Models (LLMs) is crucial for enhancing the abilities of Multimodal LLMs (MLLMs), particularly for recent models that rely on powerful pretrained vision encoders and LLMs. A common approach to connect the pretrained vision encoder and LLM is through a projector applied after the vision encoder. However, the projector is often trained to enable the LLM to generate captions, and hence the mechanism by which LLMs understand each vision token remains unclear. In this work, we first investigate the role of the projector in compressing vision embeddings and aligning them with word embeddings. We show that the projector significantly compresses visual information, removing redundant details while preserving essential elements necessary for the LLM to understand visual content. We then examine patch-level alignment -- the alignment between each vision patch and its corresponding semantic words -- and propose a *multi-semantic alignment hypothesis*. Our analysis indicates that the projector trained by caption loss improves patch-level alignment but only to a limited extent, resulting in weak and coarse alignment. To address this issue, we propose *patch-aligned training* to efficiently enhance patch-level alignment. Our experiments show that patch-aligned training (1) achieves stronger compression capability and improved patch-level alignment, enabling the MLLM to generate higher-quality captions, (2) improves the MLLM's performance by 16% on referring expression grounding tasks, 4% on question-answering tasks, and 3% on modern instruction-following benchmarks when using the same supervised fine-tuning (SFT) setting. The proposed method can be easily extended to other multimodal models.
• Abstract（参考訳）: 視覚埋め込みとLLM(Large Language Models)との整合性の向上は、特に強力な事前学習された視覚エンコーダとLLMに依存する最近のモデルにおいて、MLLM(Multimodal LLMs)の能力向上に不可欠である。 事前訓練されたビジョンエンコーダとLCMを接続するための一般的なアプローチは、ビジョンエンコーダの後、プロジェクタを介して行われる。 しかし、プロジェクタはLLMがキャプションを生成できるように訓練されているため、LLMがそれぞれの視覚トークンを理解するメカニズムはいまだ不明である。 本研究ではまず,視覚埋め込みの圧縮と単語埋め込みの整合化におけるプロジェクタの役割について検討する。 プロジェクタは視覚情報を大幅に圧縮し、余分な詳細を除去し、視覚内容を理解するのに必要な要素を保存する。 次に、各視覚パッチとその対応する意味語間のアライメントであるパッチレベルのアライメントを調べ、*複数のセマンティックアライメント仮説を提案する*。 キャプション損失により訓練されたプロジェクターはパッチレベルのアライメントを改善するが、限られた範囲に留まり、弱く粗いアライメントをもたらす。 この問題に対処するため,パッチレベルのアライメントを効率的に向上する*パッチアライメントトレーニング*を提案する。 実験の結果,パッチアライメントトレーニング(1)は,より強力な圧縮能力とパッチレベルのアライメント向上を実現し,MLLMが高品質なキャプションを生成すること,(2)表現ベースタスクを参照するタスクに16%,質問応答タスクに4%,および教師付き微調整(SFT)設定を使用する場合のモダンなインストラクションフォローベンチマークに3%,などを実現している。 提案手法は他のマルチモーダルモデルにも容易に拡張できる。

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