論文の概要: Where Reliability Lives in Vision-Language Models: A Mechanistic Study of Attention, Hidden States, and Causal Circuits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.08200v1
- Date: Tue, 05 May 2026 22:27:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-12 23:28:49.45706
- Title: Where Reliability Lives in Vision-Language Models: A Mechanistic Study of Attention, Hidden States, and Causal Circuits
- Title（参考訳）: 視覚・言語モデルにおける信頼性の在り方:意識・隠れ状態・因果回路の力学的研究
- Abstract要約: 広範にわたる見解では、可聴言語モデル(VLM)は、注意が鋭いときに最も信頼できるものである。
注意構造、生成ダイナミクス、隠れ状態幾何を1つの正しさラベルと比較する。
3-7BのVLMでは、アテンションマップのシャープネスよりも、隠れ状態の幾何、層幅のマージン形成、スパースレイト層の回路から信頼性を確実に読み取ることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.840562129212051
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A pervasive intuition holds that vision-language models (VLMs) are most trustworthy when their attention maps look sharp: concentrated attention on the queried region should imply a confident, calibrated answer. We test this Attention-Confidence Assumption directly. We instrument three open-weight VLM families (LLaVA-1.5, PaliGemma, Qwen2-VL; 3-7B parameters) with a unified mechanistic pipeline -- the VLM Reliability Probe (VRP) -- that compares attention structure, generation dynamics, and hidden-state geometry against a single correctness label. Three results emerge. (i) Attention structure is a near-zero predictor of correctness (R_pb(C_k,y)=0.001, 95% CI [-0.034,0.036]; R_pb(H_s,y)=-0.012, [-0.047,0.024] on a pooled n=3,090 split), even though attention remains causally necessary for feature extraction (top-30% patch masking drops accuracy by 8.2-11.3 pp, p<0.001). (ii) Reliability becomes legible later in the computation: a single hidden-state linear probe reaches AUROC>0.95 on POPE for two of three families, and self-consistency at K=10 is the strongest behavioral predictor we measure at 10x inference cost (R_pb=0.43). (iii) Causal neuron-level ablations expose a sharp architectural split with direct monitor-design implications: late-fusion LLaVA concentrates reliability in a fragile late bottleneck (-8.3 pp object-identification accuracy after top-5 probe-neuron ablation), whereas early-fusion PaliGemma and Qwen2-VL distribute it widely and absorb destruction of ~50% of their peak-layer hidden dimension with <=1 pp degradation. The takeaway is narrow but consequential: in 3-7B VLMs, reliability is read more reliably off hidden-state geometry, layer-wise margin formation, and sparse late-layer circuits than off attention-map sharpness.
- Abstract（参考訳）: 広範にわたる直観では、視覚言語モデル(VLM)が最も信頼できるのは、注意図が鋭く見えるときである。
私たちはこの注意信頼度を直接テストします。
我々は,3つのオープンウェイトなVLMファミリ(LLaVA-1.5,PaliGemma,Qwen2-VL; 3-7Bパラメータ)に,単一正当性ラベルに対する注意構造,生成ダイナミクス,隠れ状態形状を比較する,統一的なメカニスティックパイプライン(VLM Reliability Probe (VRP))を実装した。
3つの結果が現れる。
(i)アテンション構造は、特徴抽出に用いたとしても(トップ30%のパッチマスキングが8.2-11.3 pp, p<0.001の精度を低下させる)、ほぼゼロに近い正当性予測器(R_pb(C_k,y)=0.001,95% CI [-0.034,0.036]; R_pb(H_s,y)=-0.012, [-0.047,0.024])である。
1つの隠れ状態線形プローブが3つのファミリーのうち2つのPOPE上でAUROC>0.95に到達し、K=10での自己整合性は10倍の推論コスト(R_pb=0.43)で測定する最も強力な行動予測器である。
遅延融合LLaVAは、脆弱な遅延ボトルネック(トップ5のプローブ-ニューロンアブレーション後8.3ppのオブジェクト識別精度)に集中する一方、早期融合PaliGemmaとQwen2-VLは、ピーク層隠蔽次元の約50%を<=1ppの劣化で吸収する。
3-7BのVLMでは、信頼性は注意図のシャープネスよりも隠れ状態の幾何、層幅のマージン形成、薄層回路より確実に読み取られる。
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