論文の概要: mDPO: Conditional Preference Optimization for Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11839v2
• Date: Mon, 07 Oct 2024 17:59:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 18:00:59.851227
• Title: mDPO: Conditional Preference Optimization for Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: mDPO:マルチモーダル大言語モデルのための条件付き優先度最適化
• Authors: Fei Wang, Wenxuan Zhou, James Y. Huang, Nan Xu, Sheng Zhang, Hoifung Poon, Muhao Chen,
• Abstract要約: 直接選好最適化(DPO)は,大規模言語モデル(LLM)のアライメントに有効な手法であることが示されている。 最近の研究は、DPOをマルチモーダルシナリオに適用しようと試みているが、一貫した改善を達成することは困難である。 画像の嗜好を最適化することで、言語のみの嗜好の過度な優先順位付けを防止するマルチモーダルDPOであるmDPOを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.607764280030196
• License:
• Abstract: Direct preference optimization (DPO) has shown to be an effective method for large language model (LLM) alignment. Recent works have attempted to apply DPO to multimodal scenarios but have found it challenging to achieve consistent improvement. Through a comparative experiment, we identify the unconditional preference problem in multimodal preference optimization, where the model overlooks the image condition. To address this problem, we propose mDPO, a multimodal DPO objective that prevents the over-prioritization of language-only preferences by also optimizing image preference. Moreover, we introduce a reward anchor that forces the reward to be positive for chosen responses, thereby avoiding the decrease in their likelihood -- an intrinsic problem of relative preference optimization. Experiments on two multimodal LLMs of different sizes and three widely used benchmarks demonstrate that mDPO effectively addresses the unconditional preference problem in multimodal preference optimization and significantly improves model performance, particularly in reducing hallucination.
• Abstract（参考訳）: 直接選好最適化(DPO)は,大規模言語モデル(LLM)のアライメントに有効な手法であることが示されている。 最近の研究は、DPOをマルチモーダルシナリオに適用しようと試みているが、一貫した改善を達成することは困難である。 比較実験により、モデルが画像条件を見落としているマルチモーダル選好最適化における非条件選好問題を特定する。 この問題に対処するために,画像の嗜好を最適化することで,言語のみの嗜好の過度な優先順位付けを防止するマルチモーダルDPOの目的であるmDPOを提案する。 さらに、選択された応答に対して正の報酬を強制する報酬アンカーを導入し、相対的選好最適化の本質的な問題であるその可能性の低下を回避する。 異なるサイズの2つのマルチモーダルLLMと3つの広く使用されているベンチマーク実験により、mDPOはマルチモーダル選好最適化における非条件選好問題に効果的に対処し、特に幻覚の低減においてモデル性能を大幅に改善することを示した。

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