論文の概要: THRONE: An Object-based Hallucination Benchmark for the Free-form Generations of Large Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05256v1
• Date: Wed, 8 May 2024 17:59:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-09 13:45:01.149226
• Title: THRONE: An Object-based Hallucination Benchmark for the Free-form Generations of Large Vision-Language Models
• Title（参考訳）: THRONE:大規模視覚言語モデルのフリーフォーム生成のためのオブジェクトベースの幻覚ベンチマーク
• Authors: Prannay Kaul, Zhizhong Li, Hao Yang, Yonatan Dukler, Ashwin Swaminathan, C. J. Taylor, Stefano Soatto,
• Abstract要約: 大規模視覚言語モデル(LVLM)の幻覚は未解決の問題である。 LVLMフリーフォーム出力におけるタイプI幻覚を定量的に評価する新しいオブジェクトベース自動フレームワークであるTHRONEを提案する。 既存の指標の改善は,I型幻覚の減少につながるものではなく,I型幻覚測定のための確立されたベンチマークが不完全であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.360605765788925
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mitigating hallucinations in large vision-language models (LVLMs) remains an open problem. Recent benchmarks do not address hallucinations in open-ended free-form responses, which we term "Type I hallucinations". Instead, they focus on hallucinations responding to very specific question formats -- typically a multiple-choice response regarding a particular object or attribute -- which we term "Type II hallucinations". Additionally, such benchmarks often require external API calls to models which are subject to change. In practice, we observe that a reduction in Type II hallucinations does not lead to a reduction in Type I hallucinations but rather that the two forms of hallucinations are often anti-correlated. To address this, we propose THRONE, a novel object-based automatic framework for quantitatively evaluating Type I hallucinations in LVLM free-form outputs. We use public language models (LMs) to identify hallucinations in LVLM responses and compute informative metrics. By evaluating a large selection of recent LVLMs using public datasets, we show that an improvement in existing metrics do not lead to a reduction in Type I hallucinations, and that established benchmarks for measuring Type I hallucinations are incomplete. Finally, we provide a simple and effective data augmentation method to reduce Type I and Type II hallucinations as a strong baseline.
• Abstract（参考訳）: 大規模視覚言語モデル(LVLM)における幻覚の緩和は未解決の問題である。 最近のベンチマークでは、「タイプI幻覚」と呼ばれるオープンエンドフリーフォーム応答の幻覚には対処していない。 代わりに、非常に特定の質問形式(典型的には特定のオブジェクトや属性に関する複数の選択応答)に対応する幻覚に焦点を当てます。 さらに、このようなベンチマークは、変更されるモデルに対する外部API呼び出しを必要とすることが多い。 実際には、II型幻覚の減少はI型幻覚の減少につながるものではなく、むしろ2種類の幻覚がしばしば反相関的であることを観察している。 そこで本研究では,LVLMフリーフォーム出力におけるI型幻覚を定量的に評価する,オブジェクトベースの新しい自動フレームワークであるTHRONEを提案する。 我々は、LVLM応答における幻覚を識別し、情報量を計算するために、パブリック言語モデル(LM)を用いる。 近年のLVLMの大量選択をパブリックデータセットを用いて評価することにより,既存の指標の改善がI型幻覚の減少につながることはなく,I型幻覚の測定のための確立されたベンチマークが不完全であることを示す。 最後に,強力なベースラインとして,I型とII型の幻覚を減らすための,シンプルで効果的なデータ拡張手法を提案する。

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