論文の概要: Magnifier Prompt: Tackling Multimodal Hallucination via Extremely Simple Instructions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11701v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 15:39:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:04:44.552008
• Title: Magnifier Prompt: Tackling Multimodal Hallucination via Extremely Simple Instructions
• Title（参考訳）: Magnifier Prompt:極端に単純な命令によるマルチモーダル幻覚に対処する
• Authors: Yuhan Fu, Ruobing Xie, Jiazhen Liu, Bangxiang Lan, Xingwu Sun, Zhanhui Kang, Xirong Li,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(MLLM)における幻覚に対処するMagPrompt(MagPrompt)を提案する。 MagPromptは以下の2つの重要な原則に基づいており、様々な効果的なプロンプトの設計をガイドしている。 GPT-4oやGemini-proといったオープンソースおよびクローズドソースモデルに適用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.230615437932038
• License:
• Abstract: Hallucinations in multimodal large language models (MLLMs) hinder their practical applications. To address this, we propose a Magnifier Prompt (MagPrompt), a simple yet effective method to tackle hallucinations in MLLMs via extremely simple instructions. MagPrompt is based on the following two key principles, which guide the design of various effective prompts, demonstrating robustness: (1) MLLMs should focus more on the image. (2) When there are conflicts between the image and the model's inner knowledge, MLLMs should prioritize the image. MagPrompt is training-free and can be applied to open-source and closed-source models, such as GPT-4o and Gemini-pro. It performs well across many datasets and its effectiveness is comparable or even better than more complex methods like VCD. Furthermore, our prompt design principles and experimental analyses provide valuable insights into multimodal hallucination.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル大言語モデル(MLLM)における幻覚は、その実践的応用を妨げる。 そこで本研究では,MLLMの幻覚に極めて簡単な命令で対処する,シンプルかつ効果的な手法であるMagPromptを提案する。 MagPromptは以下の2つの重要な原則に基づいており、様々な効果的なプロンプトの設計をガイドし、堅牢性を実証している。 2)画像とモデルの内的知識との間に矛盾がある場合,MLLMは画像の優先順位を優先すべきである。 MagPromptはトレーニングフリーで、GPT-4oやGemini-proといったオープンソースおよびクローズドソースモデルに適用できる。 多くのデータセットでうまく機能し、その効果はVCDのようなより複雑な手法に匹敵するか、それ以上に優れている。 さらに, 素早い設計原理と実験分析により, マルチモーダル幻覚に関する貴重な知見が得られた。

関連論文リスト

• Piculet: Specialized Models-Guided Hallucination Decrease for MultiModal Large Language Models [5.5712075816599]
  MLLM(Multimodal Large Language Models)は、視覚と言語の間のギャップを埋める上で大きな進歩を遂げた。 しかし、生成したテキストが画像の内容と一致しないMLLMの幻覚は、引き続き大きな課題である。 MLLMの入力表現を強化するために,Piculetという新しいトレーニングフリー手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-02T04:34:37Z)
• Dense Connector for MLLMs [89.50595155217108]
  Dense Connector - 既存のMLLMを大幅に強化するプラグイン・アンド・プレイ型ヴィジュアル言語コネクタ。 画像のみを訓練したわれわれのモデルは、ビデオ理解でも際立ったゼロショットの能力を誇示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-22T16:25:03Z)
• Browse and Concentrate: Comprehending Multimodal Content via prior-LLM Context Fusion [70.9767518332692]
  LLMを事前訓練された視覚モデルに組み込んだマルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)は、近年、多様な視覚言語タスクにまたがる印象的なパフォーマンスを実証している。 しかし、複数の画像を含む文脈を理解するには不十分である。 本稿では,2つのフェーズ・パラダイムであるブラウズ・アンド・集中型を提案し,より深いマルチモーダルコンテキスト融合を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-19T14:59:07Z)
• M2K-VDG: Model-Adaptive Multimodal Knowledge Anchor Enhanced Video-grounded Dialogue Generation [24.480587619037184]
  ビデオグラウンドド・ダイアログ生成(VDG)では,マルチモーダル知識に基づいて,流動的で正確な回答を生成する必要がある。 マルチモーダル知識利用の難しさは、実際にはVDGモデルに深刻な幻覚をもたらす。 幻覚軽減のためのモデル適応型マルチモーダル知識アンカー拡張フレームワークM2K-VDGを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-19T06:32:39Z)
• MLLMReID: Multimodal Large Language Model-based Person Re-identification [14.68436005777866]
  MLLM(Multimodal large language model)は多くのタスクにおいて満足な結果を得た。 本稿では,ReIDの課題に適合させる方法について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-24T03:07:26Z)
• Mementos: A Comprehensive Benchmark for Multimodal Large Language Model Reasoning over Image Sequences [80.54979242912944]
  本稿では,MLLMの逐次画像推論能力を評価するためのベンチマークであるMementosを紹介する。 MLLMは与えられた画像列の動的情報を正確に記述するのに苦労しており、しばしば幻覚/誤表現につながる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-19T07:10:13Z)
• Hallucination Augmented Contrastive Learning for Multimodal Large Language Model [53.65682783591723]
  マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)は、自然言語と視覚情報を効率的に統合し、マルチモーダルタスクを処理できることが示されている。 しかし、MLLMは幻覚の基本的な限界に直面しており、誤った情報や偽情報を生成する傾向がある。 本稿では,MLLMにおける幻覚を表現学習の新たな視点から論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-12T04:05:15Z)
• OneLLM: One Framework to Align All Modalities with Language [90.14915575477197]
  統一フレームワークを用いて8つのモーダルを言語に整合させるMLLMであるOneLLMを提案する。 OneLLMは25の多様なベンチマークで評価され、マルチモーダルキャプション、質問応答、推論などのタスクを含む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-06T18:59:19Z)
• LION : Empowering Multimodal Large Language Model with Dual-Level Visual Knowledge [58.82222646803248]
  MLLM(Multimodal Large Language Models)は、マルチモーダル信号の知覚と理解が可能なLLMを提供する。 既存のMLLMの多くは、大まかに整列された画像テキストペアで事前訓練された視覚エンコーダを採用しており、視覚知識の抽出と推論が不十分である。 本稿では,2段階の視覚的知識を注入することによってMLLMを増強する,デュアルレベルvIsual knedgeOwl eNhanced Multimodal Large Language Model (LION)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-20T15:56:44Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。