論文の概要: Thinking Before Looking: Improving Multimodal LLM Reasoning via Mitigating Visual Hallucination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12591v1
• Date: Fri, 15 Nov 2024 21:01:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:37:57.517676
• Title: Thinking Before Looking: Improving Multimodal LLM Reasoning via Mitigating Visual Hallucination
• Title（参考訳）: 視覚幻覚の緩和によるマルチモーダルLLM推論の改善
• Authors: Haojie Zheng, Tianyang Xu, Hanchi Sun, Shu Pu, Ruoxi Chen, Lichao Sun,
• Abstract要約: MLLM(Multimodal large language model)は、視覚的・言語的モダリティの統合を推進している。 思考の連鎖(CoT)推論のような現在のアプローチは、大規模言語モデル(LLM)の認知能力を増強している。 しかし、MLLMへの適応は、相互モダリティ理解における幻覚のリスクの増大によって妨げられている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.706325901731665
• License:
• Abstract: Multimodal large language models (MLLMs) have advanced the integration of visual and linguistic modalities, establishing themselves as the dominant paradigm for visual-language tasks. Current approaches like chain of thought (CoT) reasoning have augmented the cognitive capabilities of large language models (LLMs), yet their adaptation to MLLMs is hindered by heightened risks of hallucination in cross-modality comprehension. In this paper, we find that the thinking while looking paradigm in current multimodal CoT approaches--where reasoning chains are generated alongside visual input--fails to mitigate hallucinations caused by misleading images. To address these limitations, we propose the Visual Inference Chain (VIC) framework, a novel approach that constructs reasoning chains using textual context alone before introducing visual input, effectively reducing cross-modal biases and enhancing multimodal reasoning accuracy. Comprehensive evaluations demonstrate that VIC significantly improves zero-shot performance across various vision-related tasks, mitigating hallucinations while refining the reasoning capabilities of MLLMs. Our code repository can be found at https://github.com/Terry-Xu-666/visual_inference_chain.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal large language model)は、視覚的・言語的モダリティの統合を推進し、視覚言語タスクの主要なパラダイムとして確立した。 思考の連鎖(CoT)推論のような現在のアプローチは、大きな言語モデル(LLM)の認知能力を増強するが、MLLMへの適応は、相互モダリティ理解における幻覚のリスクの増大によって妨げられる。 本稿では,現在のマルチモーダルCoTアプローチにおける思考パラダイムとして,視覚的入力と同時に推論連鎖が生成され,誤解を招く画像による幻覚を緩和する。 これらの制約に対処するため,視覚入力を導入する前にテキストコンテキストのみを用いて推論チェーンを構築する新しい手法であるVisual Inference Chain (VIC) フレームワークを提案する。 総合的な評価では、VICは様々な視覚関連タスクにおけるゼロショット性能を著しく改善し、幻覚を緩和し、MLLMの推論能力を改善している。 私たちのコードリポジトリはhttps://github.com/Terry-Xu-666/visual_inference_chain.orgにある。

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