論文の概要: Evaluation and Analysis of Hallucination in Large Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15126v1
• Date: Tue, 29 Aug 2023 08:51:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-30 15:09:38.878191
• Title: Evaluation and Analysis of Hallucination in Large Vision-Language Models
• Title（参考訳）: 大規模視覚言語モデルにおける幻覚の評価と分析
• Authors: Junyang Wang, Yiyang Zhou, Guohai Xu, Pengcheng Shi, Chenlin Zhao, Haiyang Xu, Qinghao Ye, Ming Yan, Ji Zhang, Jihua Zhu, Jitao Sang, Haoyu Tang
• Abstract要約: LVLM(Large Vision-Language Models)は近年大きな成功を収めている。 LVLMは今でも幻覚に悩まされている。 幻覚とは、視覚入力に存在しないLVLMの応答の情報を指す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.19829480199372
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Vision-Language Models (LVLMs) have recently achieved remarkable success. However, LVLMs are still plagued by the hallucination problem, which limits the practicality in many scenarios. Hallucination refers to the information of LVLMs' responses that does not exist in the visual input, which poses potential risks of substantial consequences. There has been limited work studying hallucination evaluation in LVLMs. In this paper, we propose Hallucination Evaluation based on Large Language Models (HaELM), an LLM-based hallucination evaluation framework. HaELM achieves an approximate 95% performance comparable to ChatGPT and has additional advantages including low cost, reproducibility, privacy preservation and local deployment. Leveraging the HaELM, we evaluate the hallucination in current LVLMs. Furthermore, we analyze the factors contributing to hallucination in LVLMs and offer helpful suggestions to mitigate the hallucination problem. Our training data and human annotation hallucination data will be made public soon.
• Abstract（参考訳）: LVLM(Large Vision-Language Models)は近年大きな成功を収めている。 しかし、LVLMは、多くのシナリオにおける実用性を制限する幻覚の問題に悩まされている。 幻覚とは、視覚入力に存在しないLVLMの反応の情報であり、実質的な結果の潜在的なリスクを引き起こす。 LVLMにおける幻覚評価の研究は限られている。 本稿では,LLMに基づく幻覚評価フレームワークである大規模言語モデル(HaELM)に基づく幻覚評価を提案する。 HaELMはChatGPTに匹敵するおよそ95%のパフォーマンスを実現し、低コスト、再現性、プライバシー保護、ローカルデプロイメントなど、さらなる利点がある。 HELMを応用し,現在のLVLMにおける幻覚の評価を行った。 さらに,lvlmsの幻覚に寄与する因子を分析し,幻覚問題を緩和するための有用な提案を行う。 私たちのトレーニングデータと人間のアノテーション幻覚データは、まもなく公開される予定だ。

関連論文リスト

• A Survey of Hallucination in Large Visual Language Models [48.794850395309076]
  幻覚の存在は、様々な分野におけるLVLMの可能性と実用性を制限している。 LVLMの構造と幻覚の発生の主な原因を紹介する。 LVLMの幻覚評価ベンチマークについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-20T10:58:58Z)
• Investigating and Mitigating the Multimodal Hallucination Snowballing in Large Vision-Language Models [33.19894606649144]
  視覚情報を人間の言語で理解する手法は進歩しているが、LVLM(Large Vision-Language Models)は多モード幻覚に悩まされている。 生成した幻覚に遭遇する際のLVLMの挙動を評価するためのMMHalballというフレームワークを提案する。 本稿では,LVLMの出力分布を残差視覚入力から導出した値で修正する,Residual Visual Decodingと呼ばれるトレーニング不要な手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-30T03:04:11Z)
• Does Object Grounding Really Reduce Hallucination of Large Vision-Language Models? [53.89380284760555]
  大型視覚言語モデル(LVLM)は、画像に見つからない概念に言及するキャプションを生成する。 これらの幻覚は、LVLMの信頼性を損なうものであり、ユビキタス採用の主な障害であることは間違いない。 最近の研究は、画像領域やオブジェクトをテキストスパンに明示的にアライメントする、接地目的の追加は、LVLM幻覚の量を減らすことを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T16:56:11Z)
• A Survey on Hallucination in Large Vision-Language Models [18.540878498840435]
  LVLM(Large Vision-Language Models)は、実践的な実装の可能性から、AIの世界において注目を集めている。 しかし,「幻覚」は,現実の視覚的内容とそれに対応するテキスト生成のミスアライメントが,LVLMを活用する上で大きな課題となる。 我々は,LVLM関連幻覚を解明し,今後の緩和を促進するために検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-01T00:33:21Z)
• The Dawn After the Dark: An Empirical Study on Factuality Hallucination in Large Language Models [134.6697160940223]
  幻覚は、大きな言語モデルの信頼できるデプロイには大きな課題となります。 幻覚(検出)の検出方法、LLMが幻覚(ソース)をなぜ検出するのか、そしてそれを緩和するために何ができるか、という3つの重要な疑問がよく研究されるべきである。 本研究は, 幻覚検出, 発生源, 緩和の3つの側面に着目した, LLM幻覚の系統的研究である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-06T12:40:45Z)
• Analyzing and Mitigating Object Hallucination in Large Vision-Language Models [110.12460299261531]
  大規模視覚言語モデル(LVLM)は、人間の言語で視覚情報を理解する際、顕著な能力を示した。 LVLMは依然として物体幻覚に悩まされており、画像に実際に存在しない物体を含む記述を生成するという問題である。 そこで我々は,LVLMの幻覚を再現するアルゴリズム LVLM Hallucination Revisor (LURE) を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-01T18:10:53Z)
• Evaluating Object Hallucination in Large Vision-Language Models [122.40337582958453]
  本研究は,大規模視覚言語モデル(LVLM)の物体幻覚に関する最初の体系的研究である。 LVLMは、記述中の対象画像と矛盾しないオブジェクトを生成する傾向がある。 対象の幻覚を評価するために,POPEと呼ばれるポーリングに基づくクエリ手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-17T16:34:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。