論文の概要: The Curse of Multi-Modalities: Evaluating Hallucinations of Large Multimodal Models across Language, Visual, and Audio

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12787v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 17:59:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:42:01.694205
• Title: The Curse of Multi-Modalities: Evaluating Hallucinations of Large Multimodal Models across Language, Visual, and Audio
• Title（参考訳）: マルチモーダル性の曲線:言語・視覚・オーディオにおける大規模マルチモーダルモデルの幻覚の評価
• Authors: Sicong Leng, Yun Xing, Zesen Cheng, Yang Zhou, Hang Zhang, Xin Li, Deli Zhao, Shijian Lu, Chunyan Miao, Lidong Bing,
• Abstract要約: 本稿では,大規模マルチモーダルモデル(LMM)における幻覚に関する最初の系統的研究について述べる。 本研究は,幻覚に対する2つの重要な要因を明らかにした。 私たちの研究は、モダリティ統合の不均衡やトレーニングデータからのバイアスなど、重要な脆弱性を強調し、モダリティ間のバランスの取れた学習の必要性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 118.75449542080746
• License:
• Abstract: Recent advancements in large multimodal models (LMMs) have significantly enhanced performance across diverse tasks, with ongoing efforts to further integrate additional modalities such as video and audio. However, most existing LMMs remain vulnerable to hallucinations, the discrepancy between the factual multimodal input and the generated textual output, which has limited their applicability in various real-world scenarios. This paper presents the first systematic investigation of hallucinations in LMMs involving the three most common modalities: language, visual, and audio. Our study reveals two key contributors to hallucinations: overreliance on unimodal priors and spurious inter-modality correlations. To address these challenges, we introduce the benchmark The Curse of Multi-Modalities (CMM), which comprehensively evaluates hallucinations in LMMs, providing a detailed analysis of their underlying issues. Our findings highlight key vulnerabilities, including imbalances in modality integration and biases from training data, underscoring the need for balanced cross-modal learning and enhanced hallucination mitigation strategies. Based on our observations and findings, we suggest potential research directions that could enhance the reliability of LMMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模マルチモーダルモデル(LMM)の最近の進歩は、ビデオやオーディオなどの追加のモダリティをさらに統合するために、様々なタスクにわたるパフォーマンスを著しく向上させてきた。 しかし、既存のLMMの多くは幻覚に弱いままであり、実際のマルチモーダル入力と生成されたテキスト出力との相違は、様々な現実のシナリオで適用性に制限されている。 本稿では,言語,視覚,音声の3つの最も一般的なモダリティを含むLMMにおける幻覚に関する最初の体系的研究について述べる。 本研究は,幻覚に対する2つの重要な要因を明らかにした。 これらの課題に対処するために,LMMにおける幻覚を包括的に評価するベンチマーク "The Curse of Multi-Modalities" (CMM) を導入する。 本研究は,モダリティ統合の不均衡やトレーニングデータからの偏見,バランスの取れたクロスモーダル学習の必要性,幻覚の緩和戦略の強化など,重要な脆弱性を浮き彫りにした。 その結果,LMMの信頼性を高める研究の方向性が示唆された。

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