論文の概要: Reducing Hallucinations in Vision-Language Models via Latent Space Steering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15778v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 08:42:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:21:48.989040
• Title: Reducing Hallucinations in Vision-Language Models via Latent Space Steering
• Title（参考訳）: 潜時空間ステアリングによる視覚言語モデルにおける幻覚の低減
• Authors: Sheng Liu, Haotian Ye, James Zou,
• Abstract要約: 幻覚は、アプリケーションに大規模な視覚言語モデル(LVLM)を配置する上での課題である。 本稿では,視覚的特徴の安定性を高めるために,視覚とテクスチュアル・インターベンション(VTI, Visual and Textual Intervention)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.133759254068345
• License:
• Abstract: Hallucination poses a challenge to the deployment of large vision-language models (LVLMs) in applications. Unlike in large language models (LLMs), hallucination in LVLMs often arises from misalignments between visual inputs and textual outputs. This paper investigates the underlying mechanisms of hallucination, focusing on the unique structure of LVLMs that distinguishes them from large language models (LLMs). We identify that hallucinations often arise from the sensitivity of text decoders to vision inputs, a natural phenomenon when image encoders and text decoders are pre-trained separately. Inspired by this, we introduce Visual and Textual Intervention (VTI), a novel technique designed to reduce hallucinations by steering latent space representations during inference to enhance the stability of vision features. As a task-agnostic test-time intervention, VTI can be easily applied to any problem without additional cost. Extensive experiments demonstrate that it can effectively reduce hallucinations and outperform baseline methods across multiple metrics, highlighting the critical role of vision feature stability in LVLMs.
• Abstract（参考訳）: 幻覚は、アプリケーションに大規模な視覚言語モデル(LVLM)を配置する上での課題である。 大型言語モデル(LLM)とは異なり、LVLMの幻覚は視覚入力とテキスト出力のミスアライメントから生じることが多い。 本稿では,LVLMの言語モデル(LLM)との違いを識別するユニークな構造に着目し,幻覚のメカニズムについて考察する。 視覚入力に対するテキストデコーダの感度は、画像エンコーダとテキストデコーダを別々に事前訓練した場合の自然な現象である。 そこで我々は,視覚的特徴の安定性を高めるために,推論中に潜在空間表現を操り,幻覚を減少させる新しい手法である視覚とテクスチュアル・インターベンション(VTI)を紹介した。 タスクに依存しないテストタイムの介入として、VTIは追加コストなしでどんな問題にも容易に適用できる。 広汎な実験により、幻覚を効果的に減らし、複数のメトリクスにわたってベースライン法を上回り、LVLMにおける視覚特徴安定性の重要な役割を浮き彫りにした。

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