論文の概要: A Survey on Hallucination in Large Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00253v2
• Date: Mon, 6 May 2024 01:10:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-07 23:45:49.748205
• Title: A Survey on Hallucination in Large Vision-Language Models
• Title（参考訳）: 視覚・言語モデルにおける幻覚に関する調査
• Authors: Hanchao Liu, Wenyuan Xue, Yifei Chen, Dapeng Chen, Xiutian Zhao, Ke Wang, Liping Hou, Rongjun Li, Wei Peng,
• Abstract要約: LVLM(Large Vision-Language Models)は、実践的な実装の可能性から、AIの世界において注目を集めている。 しかし,「幻覚」は,現実の視覚的内容とそれに対応するテキスト生成のミスアライメントが,LVLMを活用する上で大きな課題となる。 我々は,LVLM関連幻覚を解明し,今後の緩和を促進するために検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.540878498840435
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent development of Large Vision-Language Models (LVLMs) has attracted growing attention within the AI landscape for its practical implementation potential. However, ``hallucination'', or more specifically, the misalignment between factual visual content and corresponding textual generation, poses a significant challenge of utilizing LVLMs. In this comprehensive survey, we dissect LVLM-related hallucinations in an attempt to establish an overview and facilitate future mitigation. Our scrutiny starts with a clarification of the concept of hallucinations in LVLMs, presenting a variety of hallucination symptoms and highlighting the unique challenges inherent in LVLM hallucinations. Subsequently, we outline the benchmarks and methodologies tailored specifically for evaluating hallucinations unique to LVLMs. Additionally, we delve into an investigation of the root causes of these hallucinations, encompassing insights from the training data and model components. We also critically review existing methods for mitigating hallucinations. The open questions and future directions pertaining to hallucinations within LVLMs are discussed to conclude this survey.
• Abstract（参考訳）: 近年,LVLM (Large Vision-Language Models) の開発が注目されている。 しかし、実際の視覚コンテンツとそれに対応するテキスト生成との相違は、LVLMを利用する上で重要な課題である。 本研究は,LVLM関連幻覚を解明し,今後の緩和を促進するための総合的な調査である。 我々の調査は、LVLMにおける幻覚の概念の解明から始まり、様々な幻覚症状を示し、LVLMの幻覚に固有のユニークな課題を強調します。 次に,LVLM特有の幻覚評価のためのベンチマークと方法論について概説する。 さらに、これらの幻覚の根本原因を調査し、トレーニングデータやモデルコンポーネントからの洞察を包含する。 また,幻覚を緩和するための既存の方法についても批判的に検討した。 LVLM内の幻覚に関するオープンな質問と今後の方向性について論じ,本調査を結論づける。

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