論文の概要: Interpreting Attention Heads for Image-to-Text Information Flow in Large Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.17588v1
• Date: Mon, 22 Sep 2025 11:12:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 18:58:16.331789
• Title: Interpreting Attention Heads for Image-to-Text Information Flow in Large Vision-Language Models
• Title（参考訳）: 大規模視覚・言語モデルにおける画像・テキスト情報流の注意ヘッドの解釈
• Authors: Jinyeong Kim, Seil Kang, Jiwoo Park, Junhyeok Kim, Seong Jae Hwang,
• Abstract要約: LVLM(Large Vision-Language Models)は、画像からテキストへの情報転送によって視覚的な疑問に答える。 本稿では,情報伝達において重要な役割を担うアテンションヘッド間の一貫したパターンを特定するために,コンポーネント属性法にインスパイアされた頭部属性を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.062173567776453
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Vision-Language Models (LVLMs) answer visual questions by transferring information from images to text through a series of attention heads. While this image-to-text information flow is central to visual question answering, its underlying mechanism remains difficult to interpret due to the simultaneous operation of numerous attention heads. To address this challenge, we propose head attribution, a technique inspired by component attribution methods, to identify consistent patterns among attention heads that play a key role in information transfer. Using head attribution, we investigate how LVLMs rely on specific attention heads to identify and answer questions about the main object in an image. Our analysis reveals that a distinct subset of attention heads facilitates the image-to-text information flow. Remarkably, we find that the selection of these heads is governed by the semantic content of the input image rather than its visual appearance. We further examine the flow of information at the token level and discover that (1) text information first propagates to role-related tokens and the final token before receiving image information, and (2) image information is embedded in both object-related and background tokens. Our work provides evidence that image-to-text information flow follows a structured process, and that analysis at the attention-head level offers a promising direction toward understanding the mechanisms of LVLMs.
• Abstract（参考訳）: LVLM(Large Vision-Language Models)は、画像からテキストへの情報転送によって視覚的な疑問に答える。 この画像からテキストへの情報の流れは、視覚的質問応答の中心であるが、その基盤となるメカニズムは、多くの注意ヘッドの同時操作のため、解釈が難しいままである。 この課題に対処するために,情報伝達において重要な役割を担っている注目ヘッド間の一貫したパターンを特定するために,コンポーネント属性法にインスパイアされた頭部属性を提案する。 頭部属性を用いて,LVLMが画像中の主対象に関する質問を識別し,回答するために,特定の注意頭に依存するかを検討する。 分析の結果,注目ヘッドのサブセットは画像からテキストへの情報の流れを促進させることがわかった。 注目すべきは、これらのヘッドの選択は、視覚的な外観ではなく、入力画像の意味的な内容によって制御されていることである。 さらに、トークンレベルでの情報の流れを調べ、(1)テキスト情報が最初にロール関連トークンと最終トークンに伝播し、(2)画像情報がオブジェクト関連トークンと背景トークンの両方に埋め込まれていることを発見する。 我々の研究は、画像からテキストへの情報の流れが構造化された過程を辿り、注目レベルにおける分析がLVLMのメカニズムを理解する上で有望な方向を示すことを示す。

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