論文の概要: Sycophancy in Vision-Language Models: A Systematic Analysis and an Inference-Time Mitigation Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11261v2
• Date: Mon, 23 Jun 2025 03:00:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.220833
• Title: Sycophancy in Vision-Language Models: A Systematic Analysis and an Inference-Time Mitigation Framework
• Title（参考訳）: 視覚言語モデルにおけるシクロファンシー:システム分析と推論時間緩和フレームワーク
• Authors: Yunpu Zhao, Rui Zhang, Junbin Xiao, Changxin Ke, Ruibo Hou, Yifan Hao, Ling Li,
• Abstract要約: 本稿では,視覚言語ベンチマーク間のサイコフィナンシーを分析し,推論時間緩和フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、中立なプロンプトの性能を維持しながら、評価されたすべてのモデルでサイコフィナンシーを効果的に軽減します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.54098084470481
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Vision-Language Models (LVLMs) have shown significant capability in vision-language understanding. However, one critical issue that persists in these models is sycophancy, where models are unduly influenced by leading or deceptive prompts, resulting in biased outputs and hallucinations. Despite the rapid development of LVLMs, evaluating and mitigating sycophancy remains largely under-explored. In this work, we fill this gap by systematically analyzing sycophancy across multiple vision-language benchmarks and propose an inference-time mitigation framework. We curate leading queries and quantify the susceptibility of state-of-the-art LVLMs to prompt-induced bias, revealing consistent performance degradation and instability across models and tasks. Our analysis further uncovers model-specific behavioral traits, such as sentiment sensitivity and prediction polarity shifts under sycophancy. To mitigate these issues, we propose a training-free, model-agnostic framework that operates entirely at inference time. Our approach first employs a query neutralizer, leveraging an language model to suppress implicit sycophantic bias in user queries. We then introduce a sycophancy-aware contrastive decoding mechanism that dynamically recalibrates token-level output distributions by contrasting responses to neutralized and leading queries. Finally, an adaptive logits refinement module further modifies the contrasted logits by integrating both a adaptive plausibility filter and query sentiment scaler, ensuring coherent and robust generation. Extensive experiments demonstrate that this framework effectively mitigates sycophancy across all evaluated models, while maintaining performance on neutral prompts. Our results suggest that sycophancy in LVLMs is a general and urgent challenge, and that inference-time strategies offer a promising path toward trustworthy multimodal reasoning.
• Abstract（参考訳）: LVLM(Large Vision-Language Models)は、視覚言語理解において重要な能力を示す。 しかし、これらのモデルで持続する重要な問題の一つは梅毒であり、そこではモデルは先導的または偽りのプロンプトによって不規則に影響され、バイアスのあるアウトプットと幻覚をもたらす。 LVLMの急速な開発にもかかわらず、サイコフィナンシーの評価と緩和は未発見のままである。 本研究では,複数の視覚言語ベンチマークにまたがるサイコフィナンシーを体系的に解析することにより,このギャップを埋めるとともに,推論時緩和フレームワークを提案する。 我々は、先行クエリをキュレートし、最先端のLVLMの妥当性を定量化し、モデルとタスク間で一貫した性能劣化と不安定性を明らかにする。 我々の分析により、感傷感度や予測極性シフトなどのモデル固有の行動特性が明らかにされる。 これらの問題を緩和するために、推論時に完全に動作するトレーニングフリーでモデルに依存しないフレームワークを提案する。 提案手法では,まず言語モデルを利用して,ユーザのクエリにおける暗黙的な梅毒バイアスを抑える。 次に、中和クエリとリードクエリとの応答を対比してトークンレベルの出力分布を動的に再分類する、サイコファシー対応コントラストデコーディング機構を導入する。 最後に、適応ロジット精錬モジュールは、適応可視性フィルタとクエリ感傷スケーラを一体化して、一貫性と堅牢性を確保することにより、対比ロジットをさらに改良する。 大規模な実験により、このフレームワークは、中立的なプロンプトの性能を維持しながら、すべての評価されたモデルに対して効果的に梅毒を緩和することを示した。 以上の結果から,LVLMにおける梅毒は一般的かつ緊急の課題であり,推測時戦略は信頼性の高いマルチモーダル推論への有望な道筋を提供すると考えられる。

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