論文の概要: What if...?: Thinking Counterfactual Keywords Helps to Mitigate Hallucination in Large Multi-modal Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13513v2
• Date: Fri, 21 Jun 2024 06:11:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-24 19:36:33.449323
• Title: What if...?: Thinking Counterfactual Keywords Helps to Mitigate Hallucination in Large Multi-modal Models
• Title（参考訳）: 対実的キーワードを考えることで、大規模なマルチモーダルモデルにおける幻覚を緩和する
• Authors: Junho Kim, Yeon Ju Kim, Yong Man Ro,
• Abstract要約: 大規模マルチモーダルモデルに反現実的思考を組み込む新しい手法である反現実的インセプションを提案する。 我々は、より広い文脈のシーン理解にまたがる応答をモデルが関与し、生成することを目指している。 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様々なLMMの包括的分析は、反事実的思考が幻覚を著しく減少させることを裏付ける。
• 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 Multi-modal Models (LMMs) in addressing hallucination, where the models generate cross-modal inconsistent responses. Without additional training, we propose Counterfactual Inception, a novel method that implants counterfactual thinking into LMMs using self-generated counterfactual keywords. Our method is grounded in the concept of counterfactual thinking, a cognitive process where human considers alternative realities, enabling more extensive context exploration. Bridging the human cognition mechanism into LMMs, we aim for the models to engage with and generate responses that span a wider contextual scene understanding, mitigating hallucinatory outputs. We further introduce Plausibility Verification Process (PVP), a simple yet robust keyword constraint that effectively filters out sub-optimal keywords to enable the consistent triggering of counterfactual thinking in the model responses. Comprehensive analyses across various LMMs, including both open-source and proprietary models, corroborate that counterfactual thinking significantly reduces hallucination and helps to broaden contextual understanding based on true visual clues.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模マルチモーダルモデル(LMM)の幻覚に対する信頼性を高める手法を提案する。 そこで我々は,自己生成した反事実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提案する。 本手法は,人間が代替現実を考察し,より広範な文脈探索を可能にする認知的プロセスである,反現実的思考の概念に基づいている。 人間の認知メカニズムをLMMに組み込むことで、より広い文脈の場面で理解し、幻覚のアウトプットを緩和する反応をモデルが関与し、生成することを目指している。 さらにPlatusibility Verification Process (PVP)を導入し、モデル応答における反現実的思考の一貫したトリガを可能にするために、サブ最適キーワードを効果的にフィルタリングするシンプルな頑健なキーワード制約を提案する。 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多種多様なLMMの包括的分析は、反事実的思考が幻覚を著しく減少させ、真の視覚的手がかりに基づいて文脈的理解を広げるのに役立ちます。

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