要約
視覚言語モデル (VLM) は、テキストと画像を処理および理解するための強力なツールです。
私たちは、著名な VLM である LLaVA の言語モデル コンポーネントにおけるビジュアル トークンの処理を研究します。
私たちのアプローチは、オブジェクト情報の位置特定、レイヤー全体にわたる視覚的なトークン表現の進化、予測のために視覚情報を統合するメカニズムの分析に焦点を当てています。
アブレーション研究を通じて、オブジェクト固有のトークンが削除されるとオブジェクト識別精度が 70% 以上低下することが実証されました。
私たちは、視覚的なトークン表現がレイヤー全体の語彙空間でますます解釈可能になっていることを観察し、画像コンテンツに対応するテキストトークンとの整合性を示唆しています。
最後に、このモデルは、予測のために最後のトークン位置でこれらの洗練された表現からオブジェクト情報を抽出し、事実関連タスクのテキストのみの言語モデルのプロセスを反映していることがわかりました。
これらの発見は、VLM がどのように視覚情報を処理および統合するかについて重要な洞察を提供し、言語モデルと視覚モデルの理解の間のギャップを埋め、より解釈可能で制御可能なマルチモーダル システムへの道を切り開きます。
要約(オリジナル)
Vision-Language Models (VLMs) are powerful tools for processing and understanding text and images. We study the processing of visual tokens in the language model component of LLaVA, a prominent VLM. Our approach focuses on analyzing the localization of object information, the evolution of visual token representations across layers, and the mechanism of integrating visual information for predictions. Through ablation studies, we demonstrated that object identification accuracy drops by over 70\% when object-specific tokens are removed. We observed that visual token representations become increasingly interpretable in the vocabulary space across layers, suggesting an alignment with textual tokens corresponding to image content. Finally, we found that the model extracts object information from these refined representations at the last token position for prediction, mirroring the process in text-only language models for factual association tasks. These findings provide crucial insights into how VLMs process and integrate visual information, bridging the gap between our understanding of language and vision models, and paving the way for more interpretable and controllable multimodal systems.
arxiv情報
著者 | Clement Neo,Luke Ong,Philip Torr,Mor Geva,David Krueger,Fazl Barez |
発行日 | 2024-10-09 17:55:02+00:00 |
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