論文の概要: What if...?: Counterfactual Inception to Mitigate Hallucination Effects in Large Multimodal Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13513v1
• Date: Wed, 20 Mar 2024 11:27:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-21 17:07:38.332183
• Title: What if...?: Counterfactual Inception to Mitigate Hallucination Effects in Large Multimodal Models
• Title（参考訳）: もしも...?:大規模マルチモーダルモデルにおける幻覚効果を緩和するための非現実的インセプション
• Authors: Junho Kim, Yeon Ju Kim, Yong Man Ro,
• Abstract要約: 本稿では,LMMに反現実的思考を埋め込む新しい手法である反現実的インセプションを紹介する。 この人間ライクな推論機構をLMMに適用することにより、幻覚効果を低減し、モデルの信頼性を向上させることを目指している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.97705264224828
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a way of enhancing the reliability of Large Multimodal Models (LMMs) in addressing hallucination effects, where models generate incorrect or unrelated responses. Without additional instruction tuning paradigm, we introduce Counterfactual Inception, a novel method that implants counterfactual thoughts into LMMs using carefully chosen, misaligned counterfactual keywords. This method is grounded in the concept of counterfactual thinking, a cognitive process where humans consider alternative realities and outcomes. By applying this human-like reasoning mechanism to LMMs, we aim to reduce hallucination effects and improve the models' trustworthiness. We also propose Dual-modality Verification Process (DVP), a rigorous framework for selecting optimal counterfactual keywords to trigger counterfactual thinking into LMMs, concurrently considering visual and linguistic context. Our extensive experiments across various LMMs, including both open-source and proprietary models, corroborate that our method significantly mitigates hallucination phenomena across different datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,幻覚効果に対するLMM(Large Multimodal Models)の信頼性を高める手法を提案する。 追加の命令チューニングパラダイムを使わずに、慎重に選択された反現実的キーワードを用いて反現実的思考をLMMに埋め込む新しい手法である反現実的インセプションを導入する。 この方法は、人間が代替現実と結果を考える認知過程である反現実的思考の概念に基づいている。 この人間ライクな推論機構をLMMに適用することにより、幻覚効果を低減し、モデルの信頼性を向上させることを目指している。 また、視覚的・言語的文脈を同時に考慮し、LMMに対する対実的思考を誘発する最適な対実的キーワードを選択するための厳密な枠組みであるDVP(Dual-modality Verification Process)を提案する。 オープンソースモデルとプロプライエタリモデルの両方を含む、さまざまなLMMにわたる広範な実験により、我々の手法は異なるデータセット間で幻覚現象を著しく緩和する。

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