論文の概要: Devils in Middle Layers of Large Vision-Language Models: Interpreting, Detecting and Mitigating Object Hallucinations via Attention Lens

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16724v1
• Date: Sat, 23 Nov 2024 03:40:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:35:44.924137
• Title: Devils in Middle Layers of Large Vision-Language Models: Interpreting, Detecting and Mitigating Object Hallucinations via Attention Lens
• Title（参考訳）: 大規模視覚言語モデル中層における悪魔--注意レンズによる物体の幻覚の解釈・検出・緩和-
• Authors: Zhangqi Jiang, Junkai Chen, Beier Zhu, Tingjin Luo, Yankun Shen, Xu Yang,
• Abstract要約: LVLM(Large Vision-Language Models)の幻覚は、その信頼性を著しく損なう。 本稿では,LVLMが視覚情報をどのように処理し,その処理が幻覚を引き起こすかについて述べる。 本稿では,様々な頭部に情報を統合することで視覚的注意を調節する簡易な推論時間手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.806633929976787
• License:
• Abstract: Hallucinations in Large Vision-Language Models (LVLMs) significantly undermine their reliability, motivating researchers to explore the causes of hallucination. However, most studies primarily focus on the language aspect rather than the visual. In this paper, we address how LVLMs process visual information and whether this process causes hallucination. Firstly, we use the attention lens to identify the stages at which LVLMs handle visual data, discovering that the middle layers are crucial. Moreover, we find that these layers can be further divided into two stages: "visual information enrichment" and "semantic refinement" which respectively propagate visual data to object tokens and interpret it through text. By analyzing attention patterns during the visual information enrichment stage, we find that real tokens consistently receive higher attention weights than hallucinated ones, serving as a strong indicator of hallucination. Further examination of multi-head attention maps reveals that hallucination tokens often result from heads interacting with inconsistent objects. Based on these insights, we propose a simple inference-time method that adjusts visual attention by integrating information across various heads. Extensive experiments demonstrate that this approach effectively mitigates hallucinations in mainstream LVLMs without additional training costs.
• Abstract（参考訳）: LVLM(Large Vision-Language Models)における幻覚は、その信頼性を著しく損なうものであり、幻覚の原因を探究する研究者を動機付けている。 しかし、ほとんどの研究は視覚的な側面よりも言語的な側面に焦点を当てている。 本稿では,LVLMが視覚情報をどのように処理し,この処理が幻覚を引き起こすかについて述べる。 まず、注目レンズを用いて、LVLMが視覚データを処理するステージを特定し、中間層が重要であることを発見する。 さらに、これらの層は「視覚情報豊か化」と「意味的洗練」の2つの段階に分けられ、それぞれがオブジェクトトークンに視覚データを伝播し、それをテキストで解釈する。 視覚情報豊か化段階における注意パターンを解析することにより、実際のトークンは幻覚よりも常に高い注意重みを受けており、幻覚の強い指標となる。 マルチヘッドアテンションマップのさらなる検討により、幻覚トークンは、しばしば不整合物体と相互作用する頭部から生じることが判明した。 これらの知見に基づいて,様々な頭部に情報を統合することで視覚的注意を調節する簡易な推論時間法を提案する。 大規模な実験により、本手法は訓練コストを増大させることなく、主流のLVLMの幻覚を効果的に緩和することを示した。

関連論文リスト

• From Pixels to Tokens: Revisiting Object Hallucinations in Large Vision-Language Models [15.401221354325672]
  大型視覚モデル(LVLM)における幻覚は、視覚入力に表示されない物体を生成するという重要な課題である。 最近の研究では、幻覚は視覚的な入力の理解の欠如に起因しているが、より根本的な問題は無視されている。 本稿では,LVLMの幻覚をアーキテクチャの観点から再検討し,視覚エンコーダ(機能抽出)とモーダルアライメントモジュール(機能デカップリング)の主な原因について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-09T11:46:32Z)
• Evaluating and Analyzing Relationship Hallucinations in Large Vision-Language Models [69.79709804046325]
  視覚関係の幻覚を評価するための新しいベンチマークであるR-Benchを紹介する。 R-Benchは、関係の存在に焦点を当てたイメージレベルの質問と、局所的な視覚的理解を評価するインスタンスレベルの質問を特徴としている。 我々は,関係関連性,主観関連性,関係対象性という,幻覚につながる3つの関係共起関係を同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-24T08:42:42Z)
• Does Object Grounding Really Reduce Hallucination of Large Vision-Language Models? [53.89380284760555]
  大型視覚言語モデル(LVLM)は、画像に見つからない概念に言及するキャプションを生成する。 これらの幻覚は、LVLMの信頼性を損なうものであり、ユビキタス採用の主な障害であることは間違いない。 最近の研究は、画像領域やオブジェクトをテキストスパンに明示的にアライメントする、接地目的の追加は、LVLM幻覚の量を減らすことを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T16:56:11Z)
• MetaToken: Detecting Hallucination in Image Descriptions by Meta Classification [1.3654846342364308]
  トークンレベルの幻覚を無視可能なコストで検出する軽量バイナリ分類器であるMetaTokenを紹介する。 統計的解析から,これまでの研究で注目されていたLVLMの幻覚の要因を明らかにした。 提案手法の有効性を示す4種類のLVLMについて検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T15:28:42Z)
• Visual Description Grounding Reduces Hallucinations and Boosts Reasoning in LVLMs [52.497823009176074]
  LVLM(Large Vision-Language Models)はしばしば、幻覚として知られる事実情報を誤認する応答を生成する。 視覚的知覚の向上とLVLMの推論能力の向上を目的とした学習自由度手法であるVisual Description Grounded Decoding (VDGD)を紹介した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T16:21:59Z)
• A Survey on Hallucination in Large Vision-Language Models [18.540878498840435]
  LVLM(Large Vision-Language Models)は、実践的な実装の可能性から、AIの世界において注目を集めている。 しかし,「幻覚」は,現実の視覚的内容とそれに対応するテキスト生成のミスアライメントが,LVLMを活用する上で大きな課題となる。 我々は,LVLM関連幻覚を解明し,今後の緩和を促進するために検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-01T00:33:21Z)
• Hallucination Augmented Contrastive Learning for Multimodal Large Language Model [53.65682783591723]
  マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)は、自然言語と視覚情報を効率的に統合し、マルチモーダルタスクを処理できることが示されている。 しかし、MLLMは幻覚の基本的な限界に直面しており、誤った情報や偽情報を生成する傾向がある。 本稿では,MLLMにおける幻覚を表現学習の新たな視点から論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-12T04:05:15Z)
• Evaluating Object Hallucination in Large Vision-Language Models [122.40337582958453]
  本研究は,大規模視覚言語モデル(LVLM)の物体幻覚に関する最初の体系的研究である。 LVLMは、記述中の対象画像と矛盾しないオブジェクトを生成する傾向がある。 対象の幻覚を評価するために,POPEと呼ばれるポーリングに基づくクエリ手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-17T16:34:01Z)
• Plausible May Not Be Faithful: Probing Object Hallucination in Vision-Language Pre-training [66.0036211069513]
  大規模視覚言語事前学習モデルは、テキストを生成する際に、存在しない視覚オブジェクトを幻覚させる傾向がある。 標準メトリクスでより良いスコアを得るモデルは、オブジェクトをより頻繁に幻覚させる可能性があることを示す。 驚いたことに、パッチベースの機能が最も良く、より小さなパッチ解決は、オブジェクト幻覚の非自明な減少をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-14T10:27:22Z)

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。