Boeiende Eigenschappen van Grote Taal- en Visiemodellen

Intriguing Properties of Large Language and Vision Models

October 7, 2024

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

cs.AI

Samenvatting

Onlangs hebben grote taal- en visiemodellen (LLVM's) aanzienlijke aandacht en ontwikkelingsinspanningen gekregen vanwege hun opmerkelijke generalisatieprestaties over een breed scala van taken die perceptie- en cognitieve vaardigheden vereisen. Een sleutelfactor achter hun succes is hun eenvoudige architectuur, die bestaat uit een visie-encoder, een projector en een groot taalmodel (LLM). Ondanks hun prestaties in geavanceerde redeneertaken, blijft hun prestatie op fundamentele perceptiegerelateerde taken (bijv. MMVP) verrassend laag. Deze discrepantie roept de vraag op hoe LLVM's daadwerkelijk afbeeldingen waarnemen en profiteren van de voordelen van de visie-encoder. Om dit aan te pakken, onderzoeken we systematisch deze vraag met betrekking tot verschillende aspecten: permutatie-invariantie, robuustheid, wiskundig redeneren, behoud van uitlijning en belang, door de meest voorkomende LLVM-families (d.w.z. LLaVA) te evalueren over 10 evaluatiebenchmarks. Onze uitgebreide experimenten onthullen verschillende intrigerende eigenschappen van de huidige LLVM's: (1) ze verwerken intern de afbeelding op een globale manier, zelfs wanneer de volgorde van visuele patchreeksen willekeurig wordt gepermuteerd; (2) ze zijn soms in staat om wiskundige problemen op te lossen zonder volledig gedetailleerde numerieke informatie waar te nemen; (3) de crossmodale uitlijning is overgefit op complexe redeneertaken, waardoor ze enkele van de oorspronkelijke perceptuele mogelijkheden van hun visie-encoder verliezen; (4) de representatieruimte in de lagere lagen (<25%) speelt een cruciale rol bij het bepalen van de prestaties en het verbeteren van het visuele begrip. Ten slotte, op basis van de bovenstaande observaties, suggereren we potentiële toekomstige richtingen voor het bouwen van betere LLVM's en het construeren van uitdagendere evaluatiebenchmarks.

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.