論文の概要: Seeing is Believing: Mitigating Hallucination in Large Vision-Language Models via CLIP-Guided Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15300v1
• Date: Fri, 23 Feb 2024 12:57:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-26 14:29:33.049645
• Title: Seeing is Believing: Mitigating Hallucination in Large Vision-Language Models via CLIP-Guided Decoding
• Title（参考訳）: 理解する:CLIPガイドによる大規模視覚言語モデルにおける幻覚の緩和
• Authors: Ailin Deng, Zhirui Chen, Bryan Hooi
• Abstract要約: LVLM(Large Vision-Language Models)は、物体の幻覚に影響を受けやすい。 現在のアプローチは、しばしばモデルのトークン可能性やその他の内部情報に依存する。 CLIP-Guided Decoding approach to reduce object hallucination at decoding time。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.37610782241758
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Vision-Language Models (LVLMs) are susceptible to object hallucinations, an issue in which their generated text contains non-existent objects, greatly limiting their reliability and practicality. Current approaches often rely on the model's token likelihoods or other internal information, instruction tuning on additional datasets, or incorporating complex external tools. We first perform empirical analysis on sentence-level LVLM hallucination, finding that CLIP similarity to the image acts as a stronger and more robust indicator of hallucination compared to token likelihoods. Motivated by this, we introduce our CLIP-Guided Decoding (CGD) approach, a straightforward but effective training-free approach to reduce object hallucination at decoding time. CGD uses CLIP to guide the model's decoding process by enhancing visual grounding of generated text with the image. Experiments demonstrate that CGD effectively mitigates object hallucination across multiple LVLM families while preserving the utility of text generation.
• Abstract（参考訳）: 大きな視覚言語モデル(lvlms)は、その生成したテキストが存在しないオブジェクトを含む問題であるオブジェクト幻覚(object hallucination)に影響を受けやすく、信頼性と実用性を著しく制限している。 現在のアプローチは、しばしばモデルのトークン可能性やその他の内部情報に依存し、追加のデータセットのチューニングを指示したり、複雑な外部ツールを組み込んだりします。 文レベルのLVLM幻覚に関する実証分析を行い,CLIPと画像との類似性はトークンの確率よりも強く,より堅牢な幻覚の指標として機能することを発見した。 そこで本研究では,クリップガイドによる復号化(cgd)アプローチについて紹介する。 CGDはCLIPを使用して、生成されたテキストを画像で視覚的にグラウンド化することで、モデルのデコードプロセスをガイドする。 実験により、CGDはテキスト生成の有用性を保ちながら、複数のLVLMファミリーにまたがるオブジェクト幻覚を効果的に緩和することが示された。

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