論文の概要: Seeing Beyond Redundancy: Task Complexity's Role in Vision Token Specialization in VLLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.06914v1
• Date: Fri, 06 Feb 2026 18:13:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-09 22:18:26.51624
• Title: Seeing Beyond Redundancy: Task Complexity's Role in Vision Token Specialization in VLLMs
• Title（参考訳）: 冗長性を超えて見る: VLLMのビジョントークンスペシャライゼーションにおけるタスク複雑度の役割
• Authors: Darryl Hannan, John Cooper, Dylan White, Yijing Watkins,
• Abstract要約: 視覚大言語モデル(VLLM)の視覚能力は、その言語能力に常に遅れを取っている。 本研究では,様々な視覚情報がモデルによってどのように処理され,どのような視覚情報が破棄されるかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.469560591280309
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision capabilities in vision large language models (VLLMs) have consistently lagged behind their linguistic capabilities. In particular, numerous benchmark studies have demonstrated that VLLMs struggle when fine-grained visual information or spatial reasoning is required. However, we do not yet understand exactly why VLLMs struggle so much with these tasks relative to others. Some works have focused on visual redundancy as an explanation, where high-level visual information is uniformly spread across numerous tokens and specific, fine-grained visual information is discarded. In this work, we investigate this premise in greater detail, seeking to better understand exactly how various types of visual information are processed by the model and what types of visual information are discarded. To do so, we introduce a simple synthetic benchmark dataset that is specifically constructed to probe various visual features, along with a set of metrics for measuring visual redundancy, allowing us to better understand the nuances of their relationship. Then, we explore fine-tuning VLLMs on a number of complex visual tasks to better understand how redundancy and compression change based upon the complexity of the data that a model is trained on. We find that there is a connection between task complexity and visual compression, implying that having a sufficient ratio of high complexity visual data is crucial for altering the way that VLLMs distribute their visual representation and consequently improving their performance on complex visual tasks. We hope that this work will provide valuable insights for training the next generation of VLLMs.
• Abstract（参考訳）: 視覚大言語モデル(VLLM)の視覚能力は、その言語能力に常に遅れを取っている。 特に、多くのベンチマーク研究は、VLLMが細粒度の視覚情報や空間的推論を必要とする場合に苦労することを示した。 しかしながら、VLLMが他のタスクとそれほど苦労する理由を正確には理解していません。 説明として視覚的冗長性に焦点を当てた作品もあり、高いレベルの視覚情報を多数のトークンに均一に分散させ、具体的できめ細かな視覚情報を破棄する。 本研究では,この前提をより詳細に検討し,モデルによってどのように様々な視覚情報が処理され,どのような視覚情報が破棄されるのかを正確に把握することを目的とする。 そこで本研究では,視覚的特徴を探索するために構築された簡易なベンチマークデータセットと,視覚的冗長性を測定するための指標のセットを導入し,それらの関係のニュアンスをよりよく理解する。 次に、モデルがトレーニングするデータの複雑さに基づいて、冗長性と圧縮がどのように変化するかをよりよく理解するために、複雑な視覚タスクを微調整するVLLMについて検討する。 タスクの複雑さと視覚的圧縮の間には関連性があることが分かり、VLLMが視覚的表現を分散し、複雑な視覚的タスクにおけるパフォーマンスを改善するために、高い複雑性の視覚的データの割合を持つことが重要であることが示唆された。 この研究が次世代のVLLMをトレーニングするための貴重な洞察を提供することを期待しています。

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