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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15126v3
• Date: Tue, 10 Oct 2023 11:57:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 04:22:16.339836
• 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。

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