論文の概要: Investigating and Mitigating the Multimodal Hallucination Snowballing in Large Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00569v3
• Date: Wed, 31 Jul 2024 13:08:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-01 13:17:29.831886
• Title: Investigating and Mitigating the Multimodal Hallucination Snowballing in Large Vision-Language Models
• Title（参考訳）: 視覚・言語モデルにおけるマルチモーダルハロシン化雪玉の探索と緩和
• Authors: Weihong Zhong, Xiaocheng Feng, Liang Zhao, Qiming Li, Lei Huang, Yuxuan Gu, Weitao Ma, Yuan Xu, Bing Qin,
• Abstract要約: 視覚情報を人間の言語で理解する手法は進歩しているが、LVLM(Large Vision-Language Models)は多モード幻覚に悩まされている。 生成した幻覚に遭遇する際のLVLMの挙動を評価するためのMMHalballというフレームワークを提案する。 本稿では,LVLMの出力分布を残差視覚入力から導出した値で修正する,Residual Visual Decodingと呼ばれるトレーニング不要な手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.19894606649144
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Though advanced in understanding visual information with human languages, Large Vision-Language Models (LVLMs) still suffer from multimodal hallucinations. A natural concern is that during multimodal interaction, the generated hallucinations could influence the LVLMs' subsequent generation. Thus, we raise a question: When presented with a query relevant to the previously generated hallucination, will LVLMs be misled and respond incorrectly, even though the ground visual information exists? To answer this, we propose a framework called MMHalSnowball to evaluate LVLMs' behaviors when encountering generated hallucinations, where LVLMs are required to answer specific visual questions within a curated hallucinatory conversation. Crucially, our experiment shows that the performance of open-source LVLMs drops by at least $31\%$, indicating that LVLMs are prone to accept the generated hallucinations and make false claims that they would not have supported without distractions. We term this phenomenon Multimodal Hallucination Snowballing. To mitigate this, we further propose a training-free method called Residual Visual Decoding, where we revise the output distribution of LVLMs with the one derived from the residual visual input, providing models with direct access to the visual information. Experiments show that our method can mitigate more than $24\%$ of the snowballed multimodal hallucination while maintaining capabilities.
• Abstract（参考訳）: 視覚情報を人間の言語で理解する手法は進歩しているが、LVLM(Large Vision-Language Models)は多モード幻覚に悩まされている。 自然な懸念は、マルチモーダル相互作用の間、生成された幻覚がLVLMの次の世代に影響を与える可能性があることである。 先述した幻覚に関する質問を提示した場合、LVLMは、地上の視覚情報が存在するとしても、誤解され、誤った反応をするのか? そこで我々はMMHalSnowball (MMHalSnowball) というフレームワークを提案し,LVLMが学習した幻覚的会話の中で,特定の視覚的質問に答えることが求められている。 我々の実験は、オープンソースのLVLMの性能が少なくとも311\%低下していることを示し、LVLMは生成した幻覚を受け入れる傾向があり、邪魔なしにはサポートできないという誤った主張をすることを示している。 この現象をマルチモーダル・ハロシン化スノーボールと呼ぶ。 これを軽減するために,残差視覚入力からの出力分布を補正し,視覚情報に直接アクセス可能なモデルを提供するResidual Visual Decodingと呼ばれるトレーニング不要な手法を提案する。 実験により,雪玉型多モード幻覚の2,4 %以上を低減できることを確認した。

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