論文の概要: MLLM can see? Dynamic Correction Decoding for Hallucination Mitigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11779v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 16:57:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:04:49.324588
• Title: MLLM can see? Dynamic Correction Decoding for Hallucination Mitigation
• Title（参考訳）: MLLMは見えるか?幻覚除去のための動的補正復号法
• Authors: Chenxi Wang, Xiang Chen, Ningyu Zhang, Bozhong Tian, Haoming Xu, Shumin Deng, Huajun Chen,
• Abstract要約: MLLM(Multimodal Large Language Models)はしばしば幻覚現象を示す。 MLLM(DeCo)の新しい動的補正復号法を提案する。 広範に使用されているベンチマークでDeCoを評価し、ベースラインと比較して幻覚率を大きなマージンで削減できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.73561815838431
• License:
• Abstract: Multimodal Large Language Models (MLLMs) frequently exhibit hallucination phenomena, but the underlying reasons remain poorly understood. In this paper, we present an empirical analysis and find that, although MLLMs incorrectly generate the objects in the final output, they are actually able to recognize visual objects in the preceding layers. We speculate that this may be due to the strong knowledge priors of the language model suppressing the visual information, leading to hallucinations. Motivated by this, we propose a novel dynamic correction decoding method for MLLMs (DeCo), which adaptively selects the appropriate preceding layers and proportionally integrates knowledge into the final layer to adjust the output logits. Note that DeCo is model agnostic and can be seamlessly incorporated with various classic decoding strategies and applied to different MLLMs. We evaluate DeCo on widely-used benchmarks, demonstrating that it can reduce hallucination rates by a large margin compared to baselines, highlighting its potential to mitigate hallucinations. Code is available at https://github.com/zjunlp/DeCo.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)はしばしば幻覚現象を示すが、根本原因はよく分かっていない。 本稿では,実験的な解析を行い,MLLMは最終出力のオブジェクトを誤って生成するが,それ以前のレイヤの視覚オブジェクトを認識できることを示す。 これは、視覚情報を抑圧する言語モデルの強い知識が幻覚に繋がったためかもしれないと推測する。 そこで本研究では,MLLM(DeCo)の動的補正復号法を提案する。この手法は,適切な先行層を適応的に選択し,最終層に知識を比例的に統合し,出力ロジットの調整を行う。 DeCoはモデル非依存であり、様々な古典的復号法にシームレスに組み込むことができ、異なるMLLMに適用できる。 広範に使用されているベンチマークでDeCoを評価し、ベースラインと比較して幻覚率を大きなマージンで削減できることを示し、幻覚を緩和する可能性を強調した。 コードはhttps://github.com/zjunlp/DeCo.comで入手できる。

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