Faszinierende Eigenschaften großer Sprach- und Bildmodelle

Intriguing Properties of Large Language and Vision Models

October 7, 2024

Autoren: Young-Jun Lee, Byungsoo Ko, Han-Gyu Kim, Yechan Hwang, Ho-Jin Choi

cs.AI

Zusammenfassung

In letzter Zeit haben große Sprach- und Bildmodelle (LLVMs) aufgrund ihrer bemerkenswerten Verallgemeinerungsleistung über eine Vielzahl von Aufgaben, die Wahrnehmung und kognitive Fähigkeiten erfordern, erhebliche Aufmerksamkeit und Entwicklungsanstrengungen erhalten. Ein Schlüsselfaktor hinter ihrem Erfolg ist ihre einfache Architektur, die aus einem Bildencoder, einem Projektor und einem großen Sprachmodell (LLM) besteht. Trotz ihrer Leistungen bei fortgeschrittenen Denkaufgaben bleibt ihre Leistung bei grundlegenden wahrnehmungsbezogenen Aufgaben (z.B. MMVP) überraschend niedrig. Diese Diskrepanz wirft die Frage auf, wie LLVMs Bilder tatsächlich wahrnehmen und die Vorteile des Bildencoders nutzen. Um dies zu klären, untersuchen wir systematisch diese Frage in Bezug auf mehrere Aspekte: Permutationsinvarianz, Robustheit, mathematisches Denken, Erhaltung und Bedeutung der Ausrichtung, indem wir die häufigsten LLVM-Familien (d.h. LLaVA) über 10 Evaluierungsbenchmarks bewerten. Unsere umfangreichen Experimente enthüllen mehrere faszinierende Eigenschaften aktueller LLVMs: (1) Sie verarbeiten das Bild intern global, auch wenn die Reihenfolge der visuellen Patch-Sequenzen zufällig vertauscht wird; (2) Sie sind manchmal in der Lage, mathematische Probleme zu lösen, ohne detaillierte numerische Informationen vollständig wahrzunehmen; (3) Die kreuzmodale Ausrichtung ist an komplexe Denkaufgaben überangepasst, wodurch sie einige der ursprünglichen Wahrnehmungsfähigkeiten ihres Bildencoders verlieren; (4) Der Darstellungsraum in den unteren Schichten (<25%) spielt eine entscheidende Rolle bei der Bestimmung der Leistung und der Verbesserung des visuellen Verständnisses. Abschließend schlagen wir basierend auf den oben genannten Beobachtungen potenzielle zukünftige Richtungen für den Aufbau besserer LLVMs und die Konstruktion anspruchsvollerer Evaluierungsbenchmarks vor.

English

Recently, large language and vision models (LLVMs) have received significant attention and development efforts due to their remarkable generalization performance across a wide range of tasks requiring perception and cognitive abilities. A key factor behind their success is their simple architecture, which consists of a vision encoder, a projector, and a large language model (LLM). Despite their achievements in advanced reasoning tasks, their performance on fundamental perception-related tasks (e.g., MMVP) remains surprisingly low. This discrepancy raises the question of how LLVMs truly perceive images and exploit the advantages of the vision encoder. To address this, we systematically investigate this question regarding several aspects: permutation invariance, robustness, math reasoning, alignment preserving and importance, by evaluating the most common LLVM's families (i.e., LLaVA) across 10 evaluation benchmarks. Our extensive experiments reveal several intriguing properties of current LLVMs: (1) they internally process the image in a global manner, even when the order of visual patch sequences is randomly permuted; (2) they are sometimes able to solve math problems without fully perceiving detailed numerical information; (3) the cross-modal alignment is overfitted to complex reasoning tasks, thereby, causing them to lose some of the original perceptual capabilities of their vision encoder; (4) the representation space in the lower layers (<25%) plays a crucial role in determining performance and enhancing visual understanding. Lastly, based on the above observations, we suggest potential future directions for building better LLVMs and constructing more challenging evaluation benchmarks.