論文の概要: Mitigating Dialogue Hallucination for Large Multi-modal Models via Adversarial Instruction Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10492v1
• Date: Fri, 15 Mar 2024 17:27:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 16:01:36.221097
• Title: Mitigating Dialogue Hallucination for Large Multi-modal Models via Adversarial Instruction Tuning
• Title（参考訳）: 逆命令チューニングによる大規模マルチモーダルモデルに対する対話幻覚の緩和
• Authors: Dongmin Park, Zhaofang Qian, Guangxing Han, Ser-Nam Lim,
• Abstract要約: 大規模マルチモーダルモデル(LMM)の幻覚は,汎用アシスタントの信頼性を高めるために重要である。 本稿では,従来のユーザ・システム対話によって,このようなLMMの幻覚が著しく悪化することを示す。 幻覚対話を付加したマルチモーダル命令追従データセット上でLMMを頑健に微調整するAdversarial Instruction Tuningを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.07281499878865
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mitigating hallucinations of Large Multi-modal Models(LMMs) is crucial to enhance their reliability for general-purpose assistants. This paper shows that such hallucinations of LMMs can be significantly exacerbated by preceding user-system dialogues. To precisely measure this, we first present an evaluation benchmark by extending popular multi-modal benchmark datasets with prepended hallucinatory dialogues generated by our novel Adversarial Question Generator, which can automatically generate image-related yet adversarial dialogues by adopting adversarial attacks on LMMs. On our benchmark, the zero-shot performance of state-of-the-art LMMs dropped significantly for both the VQA and Captioning tasks. Next, we further reveal this hallucination is mainly due to the prediction bias toward preceding dialogues rather than visual content. To reduce this bias, we propose Adversarial Instruction Tuning that robustly fine-tunes LMMs on augmented multi-modal instruction-following datasets with hallucinatory dialogues. Extensive experiments show that our proposed approach successfully reduces dialogue hallucination while maintaining or even improving performance.
• Abstract（参考訳）: 大規模マルチモーダルモデル(LMM)の幻覚の緩和は,汎用アシスタントの信頼性向上に不可欠である。 本稿では,従来のユーザ・システム対話によって,このようなLMMの幻覚が著しく悪化することを示す。 これを正確に測定するために、我々はまず、LMMに対する敵対的攻撃を採用することで、画像関連であるが敵対的対話を自動生成できる新しいAdversarial Question Generatorによって生成された幻覚的対話を用いて、人気のあるマルチモーダル・ベンチマーク・データセットを拡張して評価ベンチマークを提示する。 我々のベンチマークでは、最先端のLMMのゼロショット性能はVQAタスクとCaptioningタスクの両方で著しく低下した。 次に、この幻覚は、視覚コンテンツよりも先行する対話に対する予測バイアスが主な原因であることを示す。 このバイアスを軽減するために,幻覚対話付きマルチモーダル命令追従データセットに頑健な微調整を施したAdversarial Instruction Tuningを提案する。 広汎な実験により,提案手法は性能の維持や改善を図りながら,対話幻覚の低減に成功していることがわかった。

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