論文の概要: Visual Description Grounding Reduces Hallucinations and Boosts Reasoning in LVLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15683v2
• Date: Sat, 12 Oct 2024 06:17:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-15 15:05:57.548376
• Title: Visual Description Grounding Reduces Hallucinations and Boosts Reasoning in LVLMs
• Title（参考訳）: 視覚的記述グラウンドディングはLVLMの幻覚を減らし、推論を後押しする
• Authors: Sreyan Ghosh, Chandra Kiran Reddy Evuru, Sonal Kumar, Utkarsh Tyagi, Oriol Nieto, Zeyu Jin, Dinesh Manocha,
• Abstract要約: LVLM(Large Vision-Language Models)はしばしば、幻覚として知られる事実情報を誤認する応答を生成する。 視覚的知覚の向上とLVLMの推論能力の向上を目的とした学習自由度手法であるVisual Description Grounded Decoding (VDGD)を紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.497823009176074
• License:
• Abstract: Large Vision-Language Models (LVLMs) often produce responses that misalign with factual information, a phenomenon known as hallucinations. While hallucinations are well-studied, the exact causes behind them remain underexplored. In this paper, we first investigate the root causes of hallucinations in LVLMs. Our findings reveal that existing mitigation techniques primarily reduce hallucinations for visual recognition prompts-those that require simple descriptions of visual elements-but fail for cognitive prompts that demand deliberate reasoning. We identify the core issue as a lack of true visual perception in LVLMs: although they can accurately recognize visual elements, they struggle to fully interpret these elements in the context of the input prompt and effectively link this recognition to their internal knowledge, which is critical for reasoning. To address this gap, we introduce Visual Description Grounded Decoding (VDGD), a simple, robust, and training-free method designed to enhance visual perception and improve reasoning capabilities in LVLMs. VDGD works by first generating a detailed description of the image and appending it as a prefix to the instruction. During response generation, tokens are sampled based on their KL divergence to the description, favoring candidates with lower divergence. Experimental results on multiple visual reasoning benchmarks and LVLMs demonstrate that VDGD consistently outperforms existing baselines 2% - 33%. Finally, we introduce VaLLu, a benchmark designed for comprehensive evaluation of the cognitive capabilities of LVLMs.
• Abstract（参考訳）: LVLM(Large Vision-Language Models)はしばしば、幻覚として知られる事実情報を誤認する応答を生成する。 幻覚はよく研究されているが、それらの背後にある正確な原因は未解明のままである。 本稿ではまず,LVLMにおける幻覚の根本原因について検討する。 既存の緩和技術は、視覚要素の簡単な記述を必要とする視覚的認識プロンプトの幻覚を主に軽減するが、意図的な推論を要求する認知的プロンプトには失敗する。 視覚的要素を正確に認識することはできるが、入力プロンプトの文脈でこれらの要素を完全に解釈することは困難であり、この認識を内部知識に効果的に関連付けることは、推論に不可欠である。 このギャップに対処するために,LVLMにおける視覚知覚の向上と推論能力の向上を目的とした,シンプルで堅牢で,トレーニングのないVisual Description Grounded Decoding (VDGD)を導入する。 VDGDはまずイメージの詳細な記述を生成し、命令にプレフィックスとして付加することで機能する。 応答生成中、トークンはKLの発散に基づいてサンプル化され、発散率の低い候補が好まれる。 複数の視覚的推論ベンチマークとLVLMの実験結果は、VDGDが既存のベースラインの2%から33%を一貫して上回っていることを示している。 最後に,LVLMの認知能力を総合的に評価するためのベンチマークであるVaLLuを紹介する。

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