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/2411.16724v2
• Date: Mon, 23 Dec 2024 02:19:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 19:20:56.978564
• 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
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• 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。

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