論文の概要: Optimizing Multimodal Language Models through Attention-based Interpretability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.23375v1
• Date: Fri, 28 Nov 2025 17:21:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-01 19:47:55.995763
• Title: Optimizing Multimodal Language Models through Attention-based Interpretability
• Title（参考訳）: 注意に基づく解釈によるマルチモーダル言語モデルの最適化
• Authors: Alexander Sergeev, Evgeny Kotelnikov,
• Abstract要約: 微調整マルチモーダル言語モデルは計算コストが高い。 本稿では,画像キーオブジェクトに対するアテンションスコアを解析し,アテンションヘッドの解釈可能性を提案する。 提案手法の有効性を検証するために,20億のパラメータを持つトークンについて実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.88028371034407
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Modern large language models become multimodal, analyzing various data formats like text and images. While fine-tuning is effective for adapting these multimodal language models (MLMs) to downstream tasks, full fine-tuning is computationally expensive. Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) methods address this by training only a small portion of model weights. However, MLMs are difficult to interpret, making it challenging to identify which components are most effective for training to balance efficiency and performance. We propose an attention-based interpretability method for MLMs by analyzing attention scores relative to image tokens. The core idea is to identify attention heads that focus on image key objects. We utilize this information to select optimal model components for PEFT in multimodal models. Our contributions include a method for identifying attention heads associated with image key objects, its application to PEFT for image captioning, and the creation of a new dataset containing images, key object masks, and their textual descriptions. We conducted experiments on MLMs with 2-3 billion parameters to validate the method's effectiveness. By calculating Head Impact (HI) scores we quantify an attention head's focus on key objects, indicating its significance in image understanding. Our fine-tuning experiments demonstrate that adapting layers with the highest HI scores leads to the most significant shifts in metrics compared to pre-trained, randomly selected, or lowest-HI-score layers. This indicates that fine-tuning a small percentage (around 0.01%) of parameters in these crucial layers can substantially influence image understanding capabilities.
• Abstract（参考訳）: 現代の大規模言語モデルはマルチモーダルになり、テキストや画像などの様々なデータフォーマットを解析する。 細調整は、これらのマルチモーダル言語モデル(MLM)を下流タスクに適用するのに有効であるが、完全な細調整は計算コストがかかる。 パラメータ効率の良いファインチューニング(PEFT)法は、モデルの重量のごく一部をトレーニングすることでこの問題に対処する。 しかし、MLMは解釈が難しいため、どのコンポーネントが効率と性能のバランスをとるのに最も効果的かを特定することは困難である。 画像トークンに対するアテンションスコアを解析し,MLMに対するアテンションベースの解釈可能性手法を提案する。 中心となるアイデアは、画像キーオブジェクトにフォーカスするアテンションヘッドを特定することだ。 この情報を用いて,マルチモーダルモデルにおけるPEFTの最適モデル成分を選択する。 コントリビューションには、画像キーオブジェクトに関連するアテンションヘッドの識別方法、画像キャプションのためのPEFTへの応用、画像、キーオブジェクトマスク、テキスト記述を含む新しいデータセットの作成が含まれている。 提案手法の有効性を検証するため, 2～3億のパラメータを用いたMLM実験を行った。 HI(Head Impact)スコアを計算することで、注目ヘッドがキーオブジェクトに注目することの定量化が可能になり、画像理解においてその意義が示される。 我々の微調整実験は、HIスコアが最も高い層を適応させることが、事前訓練された、ランダムに選択された、あるいは低いHIスコアの層と比較して、メトリクスの最も重要なシフトをもたらすことを示した。 このことは、これらの重要な層におけるパラメータのごく一部(約0.01%)の微調整が、画像理解能力に大きな影響を与えることを示唆している。

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