論文の概要: Drawing the Line: Enhancing Trustworthiness of MLLMs Through the Power of Refusal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11196v1
• Date: Sun, 15 Dec 2024 14:17:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 14:01:30.584551
• Title: Drawing the Line: Enhancing Trustworthiness of MLLMs Through the Power of Refusal
• Title（参考訳）: 線引き:拒絶の力を通じてMLLMの信頼性を高める
• Authors: Yuhao Wang, Zhiyuan Zhu, Heyang Liu, Yusheng Liao, Hongcheng Liu, Yanfeng Wang, Yu Wang,
• Abstract要約: 既存の手法はMLLMの信頼性を高める手段としての拒絶応答の重要性をほとんど見落としてきた。 InBoL(Information Boundary-Aware Learning Framework)は,MLLMが不十分な情報に遭遇する際のユーザクエリの応答を拒否する,新たなアプローチである。 このフレームワークでは、包括的なデータ生成パイプラインと、適切な拒絶応答を提供するモデルの能力を改善するためのトレーニング戦略が導入された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.342265570934995
• License:
• Abstract: Multimodal large language models (MLLMs) excel at multimodal perception and understanding, yet their tendency to generate hallucinated or inaccurate responses undermines their trustworthiness. Existing methods have largely overlooked the importance of refusal responses as a means of enhancing MLLMs reliability. To bridge this gap, we present the Information Boundary-aware Learning Framework (InBoL), a novel approach that empowers MLLMs to refuse to answer user queries when encountering insufficient information. To the best of our knowledge, InBoL is the first framework that systematically defines the conditions under which refusal is appropriate for MLLMs using the concept of information boundaries proposed in our paper. This framework introduces a comprehensive data generation pipeline and tailored training strategies to improve the model's ability to deliver appropriate refusal responses. To evaluate the trustworthiness of MLLMs, we further propose a user-centric alignment goal along with corresponding metrics. Experimental results demonstrate a significant improvement in refusal accuracy without noticeably compromising the model's helpfulness, establishing InBoL as a pivotal advancement in building more trustworthy MLLMs.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルな大言語モデル(MLLM)は多モーダルな認識と理解に優れるが、幻覚的あるいは不正確な応答を生成する傾向は、その信頼性を損なう。 既存の手法はMLLMの信頼性を高める手段としての拒絶応答の重要性をほとんど見落としてきた。 このギャップを埋めるために、情報境界対応学習フレームワーク(Information Boundary-Aware Learning Framework, InBoL)を提案する。 我々の知る限り、InBoLは、我々の論文で提案された情報境界の概念を用いて、MLLMに対して拒絶が適切である条件を体系的に定義する最初のフレームワークである。 このフレームワークでは、包括的なデータ生成パイプラインと、適切な拒絶応答を提供するモデルの能力を改善するためのトレーニング戦略が導入された。 さらに,MLLMの信頼性を評価するために,ユーザ中心のアライメント目標と対応する指標を提案する。 実験により, モデルの有用性を著しく損なうことなく, 拒絶精度を著しく向上させ, 信頼性の高いMLLMの構築においてInBoLを重要な進歩として確立した。

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