論文の概要: AMBER: An LLM-free Multi-dimensional Benchmark for MLLMs Hallucination Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07397v2
• Date: Fri, 23 Feb 2024 07:54:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-26 17:47:47.261352
• Title: AMBER: An LLM-free Multi-dimensional Benchmark for MLLMs Hallucination Evaluation
• Title（参考訳）: AMBER:MLLMの幻覚評価のためのLLMフリー多次元ベンチマーク
• Authors: Junyang Wang, Yuhang Wang, Guohai Xu, Jing Zhang, Yukai Gu, Haitao Jia, Jiaqi Wang, Haiyang Xu, Ming Yan, Ji Zhang, Jitao Sang
• Abstract要約: マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)は幻覚の重要な課題に直面する。 MLLMの幻覚を評価することは、モデルの改善と実践的なアプリケーション展開においてますます重要になっている。 生成タスクと識別タスクの両方を評価するために, LLMフリーな多次元ベンチマークAMBERを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.19101663976327
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite making significant progress in multi-modal tasks, current Multi-modal Large Language Models (MLLMs) encounter the significant challenge of hallucinations, which may lead to harmful consequences. Therefore, evaluating MLLMs' hallucinations is becoming increasingly important in model improvement and practical application deployment. Previous works are limited in high evaluation costs (e.g., relying on humans or advanced LLMs) and insufficient evaluation dimensions (e.g., types of tasks and hallucinations). In this paper, we propose an LLM-free multi-dimensional benchmark AMBER, which can be used to evaluate both generative task and discriminative task including existence, attribute and relation hallucination. Based on AMBER, we design a low-cost and efficient evaluation pipeline. Additionally, we conduct a comprehensive evaluation and detailed analysis of mainstream MLLMs including GPT-4V(ision), and also give guideline suggestions for mitigating hallucinations. The data and code of AMBER are available at https://github.com/junyangwang0410/AMBER.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルタスクの大幅な進歩にもかかわらず、現在のMulti-modal Large Language Models (MLLM) は幻覚の重大な課題に遭遇し、有害な結果をもたらす可能性がある。 したがって、MLLMの幻覚を評価することは、モデルの改善と実践的なアプリケーション展開においてますます重要になっている。 従来の作業は、高い評価コスト(例えば、人間や高度なllmに依存する)と不十分な評価次元(例えば、タスクの種類や幻覚)で制限されている。 本稿では, LLMフリーな多次元ベンチマークAMBERを提案し, 生成タスクと, 存在, 属性, 関係幻覚を含む識別タスクの両方を評価する。 AMBERに基づいて低コストで効率的な評価パイプラインを設計する。 また, GPT-4V(ision)を含むMLLMの総合的評価と詳細な分析を行い, 幻覚の緩和のためのガイドラインを提案する。 AMBERのデータとコードはhttps://github.com/junyangwang0410/AMBERで入手できる。

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