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。

関連論文リスト

• Thinking Before Looking: Improving Multimodal LLM Reasoning via Mitigating Visual Hallucination [13.706325901731665]
  MLLM(Multimodal large language model)は、視覚的・言語的モダリティの統合を推進している。 思考の連鎖(CoT)推論のような現在のアプローチは、大規模言語モデル(LLM)の認知能力を増強している。 しかし、MLLMへの適応は、相互モダリティ理解における幻覚のリスクの増大によって妨げられている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-15T21:01:37Z)
• CODE: Contrasting Self-generated Description to Combat Hallucination in Large Multi-modal Models [51.70129969269271]
  CODE(Countering Description Contrastive Decoding)という,新しいコントラストベースのデコーディング手法を提案する。 提案手法は幻覚を著しく低減し,様々なベンチマークや最先端のLMM間の相互整合性を改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-04T03:04:21Z)
• 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)
• 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)
• Think Twice: Perspective-Taking Improves Large Language Models' Theory-of-Mind Capabilities [63.90227161974381]
  SimToMは、シミュレーション理論の視点取りの概念にインスパイアされた、新しいプロンプトフレームワークである。 我々のアプローチは、追加のトレーニングや最小限のプロンプトチューニングを必要とせず、既存の手法よりも大幅に改善されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T22:49:27Z)
• Finding and Editing Multi-Modal Neurons in Pre-Trained Transformers [24.936419036304855]
  そこで本研究では,重要なニューロンを識別する新しい手法を提案する。 本手法は,コストのかかる勾配計算の必要性を取り除き,効率と適用範囲の従来の作業を改善する。 同定されたニューロンに基づいて, センシティブな単語や幻覚を軽減できる多モーダルな知識編集手法を設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-13T17:03:02Z)
• 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)
• Visual Chain of Thought: Bridging Logical Gaps with Multimodal Infillings [61.04460792203266]
  本稿では, 逐次データ内の論理的ギャップを埋めるために, 視覚言語による接地を促進させる, チェーン・オブ・シントを利用する新しい手法であるVCoTを紹介する。 本手法は,下流タスクの論理的ギャップを低減するために,一貫した情報と新しい情報を加える合成マルチモーダル埋め込みを生成するために視覚誘導を用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-03T17:58:29Z)

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。