論文の概要: VaLiD: Mitigating the Hallucination of Large Vision Language Models by Visual Layer Fusion Contrastive Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15839v1
• Date: Sun, 24 Nov 2024 13:42:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:20:48.713450
• Title: VaLiD: Mitigating the Hallucination of Large Vision Language Models by Visual Layer Fusion Contrastive Decoding
• Title（参考訳）: VaLiD:Visual Layer Fusion Contrastive Decodingによる大規模視覚言語モデルの幻覚の軽減
• Authors: Jiaqi Wang, Yifei Gao, Jitao Sang,
• Abstract要約: LVLM(Large Vision-Language Models)はマルチモーダルタスク推論において優れた性能を示す。 textbfVisutextbfal textbfLayer Fustextbfion Contrastive textbfDecoding (VaLiD)。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.23310445372371
• License:
• Abstract: Large Vision-Language Models (LVLMs) have demonstrated outstanding performance in multimodal task reasoning. However, they often generate responses that appear plausible yet do not accurately reflect the visual content, a phenomenon known as hallucination. Recent approaches have introduced training-free methods that mitigate hallucinations by adjusting the decoding strategy during inference stage, typically attributing hallucination to the language model itself. Our analysis, however, reveals that distortions in the visual encoding process significantly affect the model's reasoning accuracy. Specifically, earlier visual layers may retain key features but gradually distort as the information propagates toward the output layer. Building on these findings, we propose a novel hallucination-mitigation method from the visual encoding perspective: \textbf{V}isu\textbf{a}l \textbf{L}ayer Fus\textbf{i}on Contrastive \textbf{D}ecoding (VaLiD). This method utilizes uncertainty to guide the selection of visual hidden layers, correcting distortions in the visual encoding process and thereby improving the reliability of generated text. Experimental results show that VaLiD effectively reduces hallucinations across various benchmarks, achieving state-of-the-art performance compared to multiple baseline methods.
• Abstract（参考訳）: LVLM(Large Vision-Language Models)はマルチモーダルタスク推論において優れた性能を示す。 しかし、それらはしばしば、幻覚として知られる視覚的内容を正確に反映していないように思われる応答を生成する。 近年のアプローチでは、推論段階における復号化戦略を調整することで幻覚を緩和する訓練不要な手法が導入されており、典型的には言語モデル自体に幻覚をもたらす。 しかし,解析の結果,視覚符号化過程の歪みがモデルの推論精度に大きく影響していることが判明した。 具体的には、初期の視覚層は重要な特徴を保持するが、情報が出力層に向かって伝播するにつれて徐々に歪む。 これらの知見に基づいて,視覚的エンコーディングの観点から,新しい幻覚除去法を提案する。 この方法は、不確実性を利用して、視覚的隠蔽層の選択を誘導し、視覚的符号化プロセスの歪みを補正し、生成したテキストの信頼性を向上させる。 実験結果から,VaLiDは様々なベンチマークにおける幻覚を効果的に低減し,複数のベースライン法と比較して最先端の性能を実現していることがわかった。

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