MLLM-Microscope: Desvelando la Estructura Interna de los MLLMs

En el ecosistema actual de la inteligencia artificial, los Modelos de Lenguaje Grande Multimodales (MLLMs) representan un avance clave para procesar simultáneamente texto, imágenes y otros formatos. Sin embargo, comprender cómo organizan internamente la información sigue siendo un desafío. Herramientas como MLLM-Microscope permiten desvelar las representaciones ocultas de estos sistemas midiendo propiedades como la linealidad, la dimensión intrínseca y la anisotropía de los tokens multimodales a lo largo de las capas del transformador. Los resultados sobre modelos como LLaVA-NeXT y OmniFusion muestran diferencias significativas: mientras que OmniFusion mantiene una baja anisotropía y una dimensionalidad más alta en los tokens de imagen, LLaVA-NeXT presenta una ligera caída en linealidad. Estas observaciones sugieren que el diseño de la fusión modal previa al modelo de lenguaje impacta directamente en el comportamiento interno.

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