論文の概要: HELPD: Mitigating Hallucination of LVLMs by Hierarchical Feedback Learning with Vision-enhanced Penalty Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.20429v1
• Date: Mon, 30 Sep 2024 15:52:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-02 06:50:32.291517
• Title: HELPD: Mitigating Hallucination of LVLMs by Hierarchical Feedback Learning with Vision-enhanced Penalty Decoding
• Title（参考訳）: HELPD:視覚強調ペナルティ復号による階層的フィードバック学習によるLVLMの幻覚の軽減
• Authors: Fan Yuan, Chi Qin, Xiaogang Xu, Piji Li,
• Abstract要約: LVLM(Large Vision-Language Models)は多くの視覚言語タスクにおいて顕著な性能を示している。 これらのモデルはまだマルチモーダル幻覚に悩まされており、それは画像に反するオブジェクトやコンテンツの生成を意味する。 本稿では、この問題に対処するために、視力強化されたペナルティ復号法(HELPD)を用いた階層的フィードバック学習を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.360171373963716
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Vision-Language Models (LVLMs) have shown remarkable performance on many visual-language tasks. However, these models still suffer from multimodal hallucination, which means the generation of objects or content that violates the images. Many existing work detects hallucination by directly judging whether an object exists in an image, overlooking the association between the object and semantics. To address this issue, we propose Hierarchical Feedback Learning with Vision-enhanced Penalty Decoding (HELPD). This framework incorporates hallucination feedback at both object and sentence semantic levels. Remarkably, even with a marginal degree of training, this approach can alleviate over 15% of hallucination. Simultaneously, HELPD penalizes the output logits according to the image attention window to avoid being overly affected by generated text. HELPD can be seamlessly integrated with any LVLMs. Our experiments demonstrate that the proposed framework yields favorable results across multiple hallucination benchmarks. It effectively mitigates hallucination for different LVLMs and concurrently improves their text generation quality.
• Abstract（参考訳）: LVLM(Large Vision-Language Models)は多くの視覚言語タスクにおいて顕著な性能を示した。 しかし、これらのモデルはまだマルチモーダル幻覚に悩まされており、それは画像に反するオブジェクトやコンテンツの生成を意味する。 多くの既存の研究は、物体が画像の中に存在するかどうかを直接判断し、物体と意味論の関係を見渡すことによって幻覚を検出する。 この問題に対処するために,視力強化されたペナルティ復号法(HELPD)を用いた階層的フィードバック学習を提案する。 このフレームワークには、オブジェクトと文のセマンティックレベルの両方で幻覚フィードバックが組み込まれている。 注意すべきは、たとえ訓練の限界があるとしても、このアプローチは幻覚の15%以上を軽減することができるということだ。 同時に、HELPDは、画像注意ウィンドウに従って出力ロジットをペナルティ化し、生成されたテキストの過度な影響を避ける。 HELPDは任意のLVLMとシームレスに統合できる。 実験により,提案フレームワークは複数の幻覚ベンチマークで良好な結果が得られることが示された。 異なるLVLMに対する幻覚を効果的に緩和し、テキスト生成品質を同時に改善する。

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