論文の概要: AutoHallusion: Automatic Generation of Hallucination Benchmarks for Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10900v2
• Date: Wed, 09 Oct 2024 03:42:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:29:56.802691
• Title: AutoHallusion: Automatic Generation of Hallucination Benchmarks for Vision-Language Models
• Title（参考訳）: AutoHallusion:視覚言語モデルのための幻覚ベンチマークの自動生成
• Authors: Xiyang Wu, Tianrui Guan, Dianqi Li, Shuaiyi Huang, Xiaoyu Liu, Xijun Wang, Ruiqi Xian, Abhinav Shrivastava, Furong Huang, Jordan Lee Boyd-Graber, Tianyi Zhou, Dinesh Manocha,
• Abstract要約: 視覚言語モデル(LVLM)は幻覚の傾向が強い。 ベンチマークは多くの場合、障害パターンが一般化できない手作りのコーナーケースに依存します。 最初の自動ベンチマーク生成手法であるAutoHallusionを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.78328878860003
• License:
• Abstract: Large vision-language models (LVLMs) are prone to hallucinations, where certain contextual cues in an image can trigger the language module to produce overconfident and incorrect reasoning about abnormal or hypothetical objects. While some benchmarks have been developed to investigate LVLM hallucinations, they often rely on hand-crafted corner cases whose failure patterns may not generalize well. Additionally, fine-tuning on these examples could undermine their validity. To address this, we aim to scale up the number of cases through an automated approach, reducing human bias in crafting such corner cases. This motivates the development of AutoHallusion, the first automated benchmark generation approach that employs several key strategies to create a diverse range of hallucination examples. Our generated visual-question pairs pose significant challenges to LVLMs, requiring them to overcome contextual biases and distractions to arrive at correct answers. AutoHallusion enables us to create new benchmarks at the minimum cost and thus overcomes the fragility of hand-crafted benchmarks. It also reveals common failure patterns and reasons, providing key insights to detect, avoid, or control hallucinations. Comprehensive evaluations of top-tier LVLMs, e.g., GPT-4V(ision), Gemini Pro Vision, Claude 3, and LLaVA-1.5, show a 97.7% and 98.7% success rate of hallucination induction on synthetic and real-world datasets of AutoHallusion, paving the way for a long battle against hallucinations. The codebase and data can be accessed at https://github.com/wuxiyang1996/AutoHallusion.
• Abstract（参考訳）: 大型視覚言語モデル(LVLM)は幻覚を起こす傾向があり、画像内の特定の文脈的手がかりが言語モジュールをトリガーし、異常または仮説的対象についての過度に自信と誤った推論を生成する。 LVLM幻覚を調べるためにいくつかのベンチマークが開発されているが、失敗パターンが一般化できない手作りのコーナーケースに頼っていることが多い。 さらに、これらの例の微調整は、それらの妥当性を損なう可能性がある。 これを解決するために、我々は、自動化アプローチによってケース数を拡大し、このようなコーナーケースを作る際の人間のバイアスを減らすことを目的としている。 これはAutoHallusionの開発を動機付けている。AutoHallusionは、さまざまな幻覚の例を作成するためにいくつかの重要な戦略を利用する最初の自動ベンチマーク生成アプローチである。 我々の生成した視覚探索ペアはLVLMに重大な課題を生じさせ、正しい回答に到達するにはコンテキストバイアスや注意散らしを克服する必要があります。 AutoHallusionを使えば、最小限のコストで新しいベンチマークを作成できるので、手作りのベンチマークの脆弱さを克服できます。 また、共通の障害パターンや理由を明らかにし、幻覚を検出し、回避し、制御するための重要な洞察を提供する。 トップクラスのLVLM(eg , GPT-4V(ision), Gemini Pro Vision, Claude 3, LLaVA-1.5)の総合的な評価では、オートハルシオンの合成および実世界のデータセット上での幻覚誘導の97.7%と98.7%の成功率が示され、幻覚に対する長い戦いの道を歩む。 コードベースとデータはhttps://github.com/wuxiyang1996/AutoHallusion.comでアクセスできる。

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