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。
関連論文リスト
- Cantor: Inspiring Multimodal Chain-of-Thought of MLLM [83.6663322930814]
視覚的コンテキスト獲得と論理的推論の集約は、視覚的推論タスクに取り組む上で重要であると我々は主張する。
我々はCantorと呼ばれる革新的なマルチモーダルCoTフレームワークを提案し、その特徴は知覚決定アーキテクチャである。
提案手法の有効性を実証し,マルチモーダルCoT性能の大幅な向上を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-24T17:59:48Z) - Fact :Teaching MLLMs with Faithful, Concise and Transferable Rationales [102.54274021830207]
MLLMの教えに忠実で簡潔で伝達しやすい多モーダル論理を生成するために設計された新しいパラダイムであるFactを紹介する。
プログラミングパラダイムからエンドツーエンドパラダイムに転送可能な合理性をフィルタリングして、転送可能性を保証する。
また,画像とテキストの相関性が高いため,幻覚の低減も図っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-17T07:20:56Z) - Intuition-aware Mixture-of-Rank-1-Experts for Parameter Efficient Finetuning [50.73666458313015]
大規模言語モデル(LLM)はマルチメディアアプリケーションで複数のタスクを実行する上で大きな可能性を証明している。
MoEは、効率的なタスクデカップリングのためのスパースアーキテクチャによる有望なソリューションとして登場した。
Intuition-MoR1Eは14のパブリックデータセットで優れた効率と2.15%の全体的な精度向上を実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-13T12:14:58Z) - Mitigating Hallucinations in Large Vision-Language Models with Instruction Contrastive Decoding [25.489832294197797]
本稿では,LVLM推論における幻覚の低減を目的とした,命令コントラストデコーディング(ICD)手法を提案する。
本手法は,マルチモーダル核融合モジュールにおいて,外乱指示が幻覚を著しく悪化させるという観察に着想を得たものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-27T16:04:47Z) - Tuning-Free Accountable Intervention for LLM Deployment -- A
Metacognitive Approach [55.613461060997004]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理タスクの幅広い領域にわたる変換的進歩を触媒している。
我々は,自己認識型誤り識別と訂正機能を備えたLLMを実現するために,textbfCLEARと呼ばれる革新的なテキストメタ認知手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-08T19:18:53Z) - IBD: Alleviating Hallucinations in Large Vision-Language Models via
Image-Biased Decoding [37.16880672402059]
言語的先行性への過度な依存は幻覚に繋がる重要な要因として認識されている。
本稿では,新しい画像バイアスデコーディング手法を導入することにより,この問題を軽減することを提案する。
提案手法は,従来のLVLMと画像バイアスLVLMの予測を対比することにより,次の確率分布を導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-28T16:57:22Z) - Predictive Minds: LLMs As Atypical Active Inference Agents [0.276240219662896]
GPTのような大きな言語モデル(LLM)は、しばしば受動的予測器、シミュレータ、さらにはオウムとして概念化される。
我々は認知科学と神経科学を起源とする能動推論理論を基礎としてLSMを概念化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-16T22:11:12Z) - Seeking Neural Nuggets: Knowledge Transfer in Large Language Models from a Parametric Perspective [106.92016199403042]
パラメトリック・パースペクティブを用いて,大規模モデルから小規模モデルへの知識伝達を実証的に検討する。
感性に基づく手法を用いて、異なる大言語モデル間で知識固有のパラメータを抽出・調整する。
本研究は,パラメトリックな知識伝達の過程に寄与する重要な要因を明らかにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-17T17:58:34Z) - Zero-Resource Hallucination Prevention for Large Language Models [45.4155729393135]
ハロシン化(Hallucination)とは、大規模言語モデル(LLM)が事実的に不正確な情報を生成する事例を指す。
本稿では,SELF-FAMILIARITYと呼ばれる,入力命令に含まれる概念に対するモデルの親しみ度を評価する新しい自己評価手法を提案する。
4つの異なる大言語モデルでSELF-FAMILIARITYを検証し、既存の手法と比較して一貫して優れた性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-06T01:57:36Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。