論文の概要: Generating Faithful and Salient Text from Multimodal Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03961v1
• Date: Fri, 6 Sep 2024 00:59:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-09 17:10:39.981501
• Title: Generating Faithful and Salient Text from Multimodal Data
• Title（参考訳）: マルチモーダルデータから忠実で有能なテキストを生成する
• Authors: Tahsina Hashem, Weiqing Wang, Derry Tanti Wijaya, Mohammed Eunus Ali, Yuan-Fang Li,
• Abstract要約: 混合モーダルデータから忠実で健全なテキストを生成するためのフレームワークを開発する。 画像のモダリティから幻覚的特徴と非塩分的特徴を識別するために、小さな視覚評論家モデルを訓練する。 2つのデータセットの実験により、我々のフレームワークは、忠実度と正当性の両方においてLMMの生成品質を改善することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.866158772311522
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While large multimodal models (LMMs) have obtained strong performance on many multimodal tasks, they may still hallucinate while generating text. Their performance on detecting salient features from visual data is also unclear. In this paper, we develop a framework to generate faithful and salient text from mixed-modal data, which includes images and structured data ( represented in knowledge graphs or tables). Specifically, we train a small vision critic model to identify hallucinated and non-salient features from the image modality. The critic model also generates a list of salient image features. This information is used in the post editing step to improve the generation quality. Experiments on two datasets show that our framework improves LMMs' generation quality on both faithfulness and saliency, outperforming recent techniques aimed at reducing hallucination.
• Abstract（参考訳）: 大規模マルチモーダルモデル (LMM) は、多くのマルチモーダルタスクにおいて高い性能を得ているが、テキストを生成する際にも幻覚を与える可能性がある。 視覚データから有能な特徴を検出する性能も不明確である。 本稿では、画像と構造化データ(知識グラフや表に表される)を含む混合モーダルデータから忠実で健全なテキストを生成するフレームワークを開発する。 具体的には、画像のモダリティから幻覚的かつ非塩分的特徴を特定するために、小さな視覚評論家モデルを訓練する。 また、批評家モデルは、有能な画像の特徴のリストも生成する。 この情報は、後編集ステップで利用され、生成品質が向上する。 2つのデータセットに対する実験により,我々のフレームワークは,忠実度と塩分濃度の両方においてLMMの生成品質を向上し,幻覚の低減を目的とした最近の技術よりも優れていることが示された。

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