論文の概要: Towards a Systematic Evaluation of Hallucinations in Large-Vision Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20622v2
• Date: Thu, 13 Mar 2025 23:10:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-17 16:13:28.916830
• Title: Towards a Systematic Evaluation of Hallucinations in Large-Vision Language Models
• Title（参考訳）: 大規模視覚言語モデルにおける幻覚の体系的評価に向けて
• Authors: Ashish Seth, Dinesh Manocha, Chirag Agarwal,
• Abstract要約: LVLM(Large Vision-Language Models)は、複雑なマルチモーダルタスクにおいて顕著な性能を示す。 これらのモデルは、画像から様々な視覚的実体を暗黙的に認識または推測する必要がある場合、まだ幻覚に悩まされている。 本稿では,視覚的質問応答(VQA)ベンチマークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.58426038241812
• License:
• Abstract: Large Vision-Language Models (LVLMs) have demonstrated remarkable performance in complex multimodal tasks. However, these models still suffer from hallucinations, particularly when required to implicitly recognize or infer diverse visual entities from images for complex vision-language tasks. To address this challenge, we propose HALLUCINOGEN, a novel visual question answering (VQA) benchmark that employs contextual reasoning prompts as hallucination attacks to evaluate the extent of hallucination in state-of-the-art LVLMs. Our benchmark provides a comprehensive study of the implicit reasoning capabilities of these models by first categorizing visual entities based on the ease of recognition in an image as either salient (prominent, visibly recognizable objects such as a car) or latent entities (such as identifying a disease from a chest X-ray), which are not readily visible and require domain knowledge or contextual reasoning for accurate inference. Next, we design hallucination attacks for both types of entities to assess hallucinations in LVLMs while performing various vision-language tasks, such as locating or reasoning about specific entities within an image, where models must perform implicit reasoning by verifying the existence of the queried entity within the image before generating responses. Finally, our extensive evaluations of eleven LVLMs, including powerful open-source models (like LLaMA-3.2 and DeepSeek-V2), commercial models like Gemini, and two hallucination mitigation strategies across multiple datasets, demonstrate that current LVLMs remain susceptible to hallucination attacks.
• Abstract（参考訳）: LVLM(Large Vision-Language Models)は、複雑なマルチモーダルタスクにおいて顕著な性能を示す。 しかし、これらのモデルはまだ幻覚に悩まされており、複雑な視覚言語タスクのために画像から様々な視覚的実体を暗黙的に認識または推測する必要がある。 この課題に対処するため, 現状のLVLMにおける幻覚の程度を評価するために, 文脈推論プロンプトを幻覚攻撃として利用する新しい視覚的質問応答(VQA)ベンチマークであるHALLUCINOGENを提案する。 本ベンチマークでは,まず画像中の認識の容易さに基づいて視覚的実体を視覚的実体(車などの視覚的に認識可能な物体)または潜在実体(胸部X線から疾患を識別するなど)と分類し,視覚的実体の暗黙的推論能力について包括的に検討する。 次に,両物体の幻覚攻撃を設計し,LVLMの幻覚を評価するとともに,画像内の特定の物体の位置や推論などの視覚的タスクを行う。 最後に、強力なオープンソースモデル(LLaMA-3.2やDeepSeek-V2)、Geminiのような商用モデル、および複数のデータセットにわたる2つの幻覚緩和戦略を含む11のLVLMの広範な評価を行い、現在のLVLMが幻覚攻撃の影響を受け続けていることを示した。

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