論文の概要: HallusionBench: An Advanced Diagnostic Suite for Entangled Language Hallucination and Visual Illusion in Large Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14566v5
• Date: Mon, 25 Mar 2024 06:05:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-27 02:45:56.247010
• Title: HallusionBench: An Advanced Diagnostic Suite for Entangled Language Hallucination and Visual Illusion in Large Vision-Language Models
• Title（参考訳）: HallusionBench:大規模視覚言語モデルにおける言語幻覚と視覚錯覚の高度な診断スイート
• Authors: Tianrui Guan, Fuxiao Liu, Xiyang Wu, Ruiqi Xian, Zongxia Li, Xiaoyu Liu, Xijun Wang, Lichang Chen, Furong Huang, Yaser Yacoob, Dinesh Manocha, Tianyi Zhou,
• Abstract要約: 本稿では,画像コンテキスト推論評価のためのベンチマークであるHalusionBenchを紹介する。 このベンチマークは、1129の質問と組み合わせた346の画像で構成されており、すべて人間の専門家によって細心の注意を払って作成されている。 HallusionBenchの評価では、15種類のモデルをベンチマークし、最先端のGPT-4Vによって達成された31.42%の質問対精度を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.52245481329899
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce HallusionBench, a comprehensive benchmark designed for the evaluation of image-context reasoning. This benchmark presents significant challenges to advanced large visual-language models (LVLMs), such as GPT-4V(Vision), Gemini Pro Vision, Claude 3, and LLaVA-1.5, by emphasizing nuanced understanding and interpretation of visual data. The benchmark comprises 346 images paired with 1129 questions, all meticulously crafted by human experts. We introduce a novel structure for these visual questions designed to establish control groups. This structure enables us to conduct a quantitative analysis of the models' response tendencies, logical consistency, and various failure modes. In our evaluation on HallusionBench, we benchmarked 15 different models, highlighting a 31.42% question-pair accuracy achieved by the state-of-the-art GPT-4V. Notably, all other evaluated models achieve accuracy below 16%. Moreover, our analysis not only highlights the observed failure modes, including language hallucination and visual illusion, but also deepens an understanding of these pitfalls. Our comprehensive case studies within HallusionBench shed light on the challenges of hallucination and illusion in LVLMs. Based on these insights, we suggest potential pathways for their future improvement. The benchmark and codebase can be accessed at https://github.com/tianyi-lab/HallusionBench.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,画像コンテキスト推論評価のための総合ベンチマークであるHalusionBenchを紹介する。 このベンチマークは、GPT-4V(Vision)、Gemini Pro Vision、Claude 3、LLaVA-1.5といった先進的な視覚言語モデル(LVLM)に対して、曖昧な理解と視覚データの解釈を強調することで、大きな課題を提示している。 このベンチマークは、1129の質問と組み合わせた346の画像で構成されており、すべて人間の専門家によって細心の注意を払って作成されている。 我々は,これらの視覚的質問に対して,制御群を確立するための新しい構造を導入する。 この構造により、モデルの応答傾向、論理的整合性、および様々な障害モードの定量的解析を行うことができる。 HallusionBenchの評価では、15種類のモデルをベンチマークし、最先端のGPT-4Vによって達成された31.42%の質問対精度を強調した。 特に、他の評価モデルは全て16%未満の精度を達成する。 さらに,本分析では,言語幻覚や視覚錯覚など,観察された障害モードだけでなく,これらの落とし穴の理解を深めている。 HallusionBench内の包括的ケーススタディは、LVLMにおける幻覚と幻覚の課題に光を当てた。 これらの知見に基づいて,今後の改善の道筋を提案する。 ベンチマークとコードベースはhttps://github.com/tianyi-lab/HallusionBench.orgからアクセスすることができる。

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