論文の概要: Aligning Large Multimodal Models with Factually Augmented RLHF

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14525v1
• Date: Mon, 25 Sep 2023 20:59:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 15:46:00.311145
• Title: Aligning Large Multimodal Models with Factually Augmented RLHF
• Title（参考訳）: ファクチュアル強化RLHFによる大規模マルチモーダルモデルのアライメント
• Authors: Zhiqing Sun, Sheng Shen, Shengcao Cao, Haotian Liu, Chunyuan Li, Yikang Shen, Chuang Gan, Liang-Yan Gui, Yu-Xiong Wang, Yiming Yang, Kurt Keutzer, Trevor Darrell
• Abstract要約: 大規模マルチモーダルモデル(LMM)はモダリティにまたがって構築され、2つのモダリティ間のミスアライメントは「ハロシン化」をもたらす。 テキスト領域から視覚言語アライメントのタスクまで,RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)を適応させる。 本稿では、報酬モデルに付加的な事実情報を追加するFactually Augmented RLHFという新しいアライメントアルゴリズムを提案する。 提案手法は,テキストのみのGPT-4の性能レベルが94%であるLLaVA-Benchデータセットにおいて,顕著な改善を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 176.54751941088819
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Multimodal Models (LMM) are built across modalities and the misalignment between two modalities can result in "hallucination", generating textual outputs that are not grounded by the multimodal information in context. To address the multimodal misalignment issue, we adapt the Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) from the text domain to the task of vision-language alignment, where human annotators are asked to compare two responses and pinpoint the more hallucinated one, and the vision-language model is trained to maximize the simulated human rewards. We propose a new alignment algorithm called Factually Augmented RLHF that augments the reward model with additional factual information such as image captions and ground-truth multi-choice options, which alleviates the reward hacking phenomenon in RLHF and further improves the performance. We also enhance the GPT-4-generated training data (for vision instruction tuning) with previously available human-written image-text pairs to improve the general capabilities of our model. To evaluate the proposed approach in real-world scenarios, we develop a new evaluation benchmark MMHAL-BENCH with a special focus on penalizing hallucinations. As the first LMM trained with RLHF, our approach achieves remarkable improvement on the LLaVA-Bench dataset with the 94% performance level of the text-only GPT-4 (while previous best methods can only achieve the 87% level), and an improvement by 60% on MMHAL-BENCH over other baselines. We opensource our code, model, data at https://llava-rlhf.github.io.
• Abstract（参考訳）: 大規模マルチモーダルモデル(LMM)はモダリティにまたがって構築され、2つのモダリティ間のミスアライメントは「ハロシン化(hallucination)」を引き起こし、コンテキスト内のマルチモーダル情報に基づかないテキスト出力を生成する。 マルチモーダル・ミスアリゲーション問題に対処するために、テキスト領域から人間のフィードバック(rlhf)から視覚言語アライメントのタスクへの強化学習を適応させ、そこでは人間の注釈者が2つの反応を比較し、より幻覚的な反応をピンポイントし、視覚言語モデルはシミュレーションされた人間の報酬を最大化するために訓練される。 本稿では,新たなアライメントアルゴリズムであるFactually Augmented RLHFを提案する。このアルゴリズムは,画像キャプションやグラウンドトルース・マルチチョイスオプションなどの事実情報を付加することで,RLHFにおける報酬ハッキング現象を緩和し,さらに性能を向上させる。 また,従来利用可能な画像テキストペアを用いたgpt-4生成トレーニングデータ(視覚命令チューニング)も強化し,モデルの汎用性を向上させる。 提案手法を実世界のシナリオで評価するために,幻覚の鎮痛に着目した新しい評価ベンチマークMMHAL-BENCHを開発した。 RLHFでトレーニングした最初のLMMとして、テキストのみのGPT-4の94%のパフォーマンスレベルでLLaVA-Benchデータセットに顕著な改善(以前のベストメソッドでは87%しか達成できないが)を達成し、MMHAL-BENCHでは他のベースラインよりも60%改善した。 コード、モデル、データをhttps://llava-rlhf.github.ioでオープンソース化しました。

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