論文の概要: Woodpecker: Hallucination Correction for Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16045v1
• Date: Tue, 24 Oct 2023 17:58:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 17:18:41.746076
• Title: Woodpecker: Hallucination Correction for Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: woodpecker: マルチモーダル大規模言語モデルに対する幻覚補正
• Authors: Shukang Yin, Chaoyou Fu, Sirui Zhao, Tong Xu, Hao Wang, Dianbo Sui, Yunhang Shen, Ke Li, Xing Sun and Enhong Chen
• Abstract要約: Woodpeckerは生成されたテキストから幻覚を抽出して修正する。 キーコンセプト抽出、質問定式化、視覚的知識検証、視覚的クレーム生成、幻覚補正の5段階からなる。 我々はWoodpeckerを定量的かつ質的に評価し、この新しいパラダイムの潜在可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.05936387422906
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hallucination is a big shadow hanging over the rapidly evolving Multimodal Large Language Models (MLLMs), referring to the phenomenon that the generated text is inconsistent with the image content. In order to mitigate hallucinations, existing studies mainly resort to an instruction-tuning manner that requires retraining the models with specific data. In this paper, we pave a different way, introducing a training-free method named Woodpecker. Like a woodpecker heals trees, it picks out and corrects hallucinations from the generated text. Concretely, Woodpecker consists of five stages: key concept extraction, question formulation, visual knowledge validation, visual claim generation, and hallucination correction. Implemented in a post-remedy manner, Woodpecker can easily serve different MLLMs, while being interpretable by accessing intermediate outputs of the five stages. We evaluate Woodpecker both quantitatively and qualitatively and show the huge potential of this new paradigm. On the POPE benchmark, our method obtains a 30.66%/24.33% improvement in accuracy over the baseline MiniGPT-4/mPLUG-Owl. The source code is released at https://github.com/BradyFU/Woodpecker.
• Abstract（参考訳）: 幻覚は急速に進化するマルチモーダル大言語モデル(mllm)の上にぶら下がっている大きな影であり、生成されたテキストが画像の内容と矛盾する現象を指す。 幻覚を緩和するためには、既存の研究は主に、特定のデータでモデルを再訓練するインストラクションチューニング方式を採用している。 本稿では,Woodpeckerというトレーニングフリーの手法を導入することで,異なる方法を提案する。 木こりが木を癒すように、生成されたテキストから幻覚を拾い、修正する。 具体的には、キーコンセプト抽出、質問定式化、視覚知識検証、視覚的クレーム生成、幻覚補正の5段階からなる。 治療後の方法で実装されたWoodpeckerは、5段階の中間出力にアクセスして解釈しながら、異なるMLLMを容易に提供することができる。 我々はWoodpeckerを定量的かつ質的に評価し、この新しいパラダイムの潜在可能性を示す。 POPEベンチマークでは,ベースラインのMiniGPT-4/mPLUG-Owlよりも30.66%/24.33%精度が向上した。 ソースコードはhttps://github.com/bradyfu/woodpeckerで公開されている。

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