論文の概要: Modality-Fair Preference Optimization for Trustworthy MLLM Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15334v1
• Date: Sun, 20 Oct 2024 08:56:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:18:44.579205
• Title: Modality-Fair Preference Optimization for Trustworthy MLLM Alignment
• Title（参考訳）: 信頼に値するMLLMアライメントのモーダリティ-フェール選好最適化
• Authors: Songtao Jiang, Yan Zhang, Ruizhe Chen, Yeying Jin, Zuozhu Liu,
• Abstract要約: 直接選好最適化(DPO)は,大規模言語モデル(LLM)の整合に有効である しばしば画像情報よりもテキストを好んでおり、信頼できない出力や視覚幻覚をもたらす。 テキストと画像の嗜好のバランスをとるために,MFPO(Modality-Fair Preference Optimization)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.796170286878056
• License:
• Abstract: Direct Preference Optimization (DPO) is effective for aligning large language models (LLMs), but when applied to multimodal models (MLLMs), it often favors text over image information, leading to unreliable outputs and visual hallucinations. To address this, we propose Modality-Fair Preference Optimization (MFPO) to balance text and image preferences. First, we found that the lack of image-related rewards in preference data biases optimization toward text, so we created automated, fine-grained image preference data to correct this. Then, we designed a learning objective to ensure the model captures both text and image preferences while maintaining high-quality outputs. Finally, we use a multi-stage alignment approach to stabilize training and improve learning across both modalities. Extensive experiments demonstrate that MFPO significantly enhances MLLM trustworthiness. On models like LLaVA-v1.5 (7B, 13B), our approach reduces hallucinations substantially. On the 7B model, MFPO outperforms GPT-4V and achieves a nearly 40\% improvement over previous methods on Object HalBench, as well as achieving state-of-the-art performance on both Object HalBench and AMBER when combined with the latest LLaVA-v1.6. Code will be released.
• Abstract（参考訳）: 直接選好最適化(DPO)は大規模言語モデル(LLM)の整合に有効であるが、マルチモーダルモデル(MLLM)に適用する場合、画像情報よりもテキストの方が好まれ、信頼性の低い出力や視覚幻覚をもたらす。 そこで本研究では,テキストと画像の嗜好のバランスをとるために,MFPO(Modality-Fair Preference Optimization)を提案する。 まず、優先データにおける画像関連報酬の欠如が、テキストに対する最適化に偏りがあることを発見し、これを補正するために、自動化されたきめ細かい画像優先データを作成しました。 そこで我々は,高品質な出力を維持しつつ,テキストと画像の両方の嗜好を確実に捉えるための学習目標を設計した。 最後に、多段階アライメントアプローチを用いて、トレーニングを安定させ、両方のモダリティをまたいだ学習を改善する。 大規模な実験により、MFPOはMLLMの信頼性を著しく向上させることが示された。 LLaVA-v1.5 (7B, 13B) のようなモデルでは,本手法は幻覚を大幅に減少させる。 7Bモデルでは、MFPOはGPT-4Vより優れ、Object HalBenchの従来のメソッドよりも40倍近く改善され、最新のLLaVA-v1.6と組み合わせることで、Object HalBenchとAMBERの両方で最先端のパフォーマンスを達成する。 コードはリリースされる。

関連論文リスト

• Scalable Ranked Preference Optimization for Text-to-Image Generation [76.16285931871948]
  DPOトレーニングのための大規模および完全合成データセット収集のためのスケーラブルなアプローチについて検討する。 ペア画像の嗜好は、事前訓練された報酬関数を用いて生成され、アノテーションプロセスに人間を巻き込む必要がなくなる。 ランキングフィードバックを用いてDPOに基づく手法を強化するためにRandonDPOを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-23T16:42:56Z)
• MIA-DPO: Multi-Image Augmented Direct Preference Optimization For Large Vision-Language Models [85.30735602813093]
  Multi-Image Augmented Direct Preference Optimization (MIA-DPO)は、マルチイメージ入力を効果的に処理する視覚的嗜好アライメントアプローチである。 MIA-DPOは、グリッドコラージュやピクチャ・イン・ピクチャ形式で配置された無関係な画像で単一の画像データを拡張することにより、多様なマルチイメージトレーニングデータの不足を軽減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-23T07:56:48Z)
• CLIP-DPO: Vision-Language Models as a Source of Preference for Fixing Hallucinations in LVLMs [37.98496239547762]
  大きな視覚言語モデルは、オブジェクトやそれらの特性や関係といった詳細を幻覚させる傾向があり、実際のデプロイメントを制限します。 本稿では,LVLMのDPOに基づく最適化のために,CLIP(CLIP-DPO)埋め込みモデルを用いた優先最適化手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-19T21:56:20Z)
• mDPO: Conditional Preference Optimization for Multimodal Large Language Models [52.607764280030196]
  直接選好最適化(DPO)は,大規模言語モデル(LLM)のアライメントに有効な手法であることが示されている。 最近の研究は、DPOをマルチモーダルシナリオに適用しようと試みているが、一貫した改善を達成することは困難である。 画像の嗜好を最適化することで、言語のみの嗜好の過度な優先順位付けを防止するマルチモーダルDPOであるmDPOを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T17:59:58Z)
• Aligning Large Language Models via Fine-grained Supervision [20.35000061196631]
  事前訓練された大規模言語モデル(LLM)は、一貫性のある記事を生成するのに優れていますが、そのアウトプットは非現実的、有毒、あるいはユーザの期待に沿わないかもしれません。 現在のアプローチは、モデルアライメントを改善するために、人間のフィードバックによる強化学習を使うことに重点を置いている。 トークンレベルの微粒化によるLCMアライメント向上手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-04T20:21:45Z)
• Multi-Reference Preference Optimization for Large Language Models [56.84730239046117]
  複数の参照モデルを用いた直接選好最適化のための新しいクローズドフォームの定式化を提案する。 得られたアルゴリズムであるMulti-Reference Preference Optimization (MRPO)は、様々な参照モデルからより広範な事前知識を活用する。 MRPOを微調整したLLMは,データ不足や多量性に関わらず,様々な嗜好データにおいてより一般化されていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-26T00:29:04Z)
• Aligning Modalities in Vision Large Language Models via Preference Fine-tuning [67.62925151837675]
  本研究では,幻覚の問題をアライメント問題とみなし,好みのチューニングで対処する。 具体的には,AIモデルを用いたフィードバックデータを生成するPOVIDを提案する。 提案手法は,好ましくないデータを生成するための2段階のアプローチである。 広範ベンチマークを用いた実験では、幻覚を減らすだけでなく、標準ベンチマークでのモデル性能を向上させることができ、従来の手法よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-18T00:56:16Z)
• Aligning Large Multimodal Models with Factually Augmented RLHF [176.54751941088819]
  大規模マルチモーダルモデル(LMM)はモダリティにまたがって構築され、2つのモダリティ間のミスアライメントは「ハロシン化」をもたらす。 テキスト領域から視覚言語アライメントのタスクまで,RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)を適応させる。 本稿では、報酬モデルに付加的な事実情報を追加するFactually Augmented RLHFという新しいアライメントアルゴリズムを提案する。 提案手法は,テキストのみのGPT-4の性能レベルが94%であるLLaVA-Benchデータセットにおいて,顕著な改善を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-25T20:59:33Z)

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。