論文の概要: Mitigating Hallucinations in Large Vision-Language Models with Internal Fact-based Contrastive Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01056v1
• Date: Mon, 03 Feb 2025 05:08:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:04:17.650286
• Title: Mitigating Hallucinations in Large Vision-Language Models with Internal Fact-based Contrastive Decoding
• Title（参考訳）: 内部Fact-based Contrastive Decodingを用いた大規模視覚言語モデルにおける幻覚の緩和
• Authors: Chao Wang, Xuancheng Zhou, Weiwei Fu, Yang Zhou,
• Abstract要約: 内部Fact-based Contrastive Decoding (IFCD)は、大規模視覚言語モデル(LVLM)の推論過程における幻覚の緩和と抑制を目的としている。 IFCDはLVLMの出力を校正し、最終予測から幻覚ロジットを効果的に除去する。 実験の結果, IFCD はPOPE では平均9% の精度向上, MME では8% の精度向上を実現し, オブジェクトレベルの幻覚と属性レベルの幻覚の両方を著しく軽減することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.424048651554831
• License:
• Abstract: Large Visual Language Models (LVLMs) integrate visual and linguistic modalities, exhibiting exceptional performance across various multimodal tasks. Nevertheless, LVLMs remain vulnerable to the issue of object hallucinations. Previous efforts to mitigate this issue focus on supervised fine-tuning (SFT) or incorporating external knowledge, both of which entail significant costs related to training and the acquisition of external data. To address these challenges, we propose a novel model-agnostic approach termed Internal Fact-based Contrastive Decoding (IFCD), designed to mitigate and suppress hallucinations during the inference process of LVLMs by exploiting the LVLMs' own hallucinations. IFCD is grounded in experimental observations that alterations to the LVLMs' internal representations tend to amplify hallucinations caused by language bias. By contrasting disturbed distribution, IFCD calibrates the LVLMs' output and effectively removes the hallucinatory logits from the final predictions. Experimental results validate that IFCD significantly alleviates both object-level and attribute-level hallucinations while achieving an average 9% accuracy improvement on POPE and 8% accuracy improvement on MME object hallucinations subset compared with direct decoding, respectively.
• Abstract（参考訳）: 大規模視覚言語モデル (LVLM) は視覚的・言語的モダリティを統合し、様々なマルチモーダルタスクにおいて例外的な性能を示す。 それでもLVLMは、オブジェクト幻覚の問題に弱いままである。 この問題を緩和するためのこれまでの取り組みは、教師付き微調整(SFT)や外部知識の導入に重点を置いていた。 これらの課題に対処するため,本研究では,LVLMの自己の幻覚を利用して,LVLMの推論過程における幻覚の緩和と抑制を目的とした,IFCD(Internal Fact-based Contrastive Decoding)と呼ばれるモデル非依存手法を提案する。 IFCDは、LVLMの内部表現の変更が言語バイアスによって引き起こされる幻覚を増幅する傾向があるという実験的な観察に基礎を置いている。 対照的に、IFCDはLVLMの出力を校正し、最終予測から幻覚ロジットを効果的に除去する。 実験の結果, IFCD はPOPE では平均9% の精度向上, MME では8% の精度向上を実現し, オブジェクトレベルの幻覚と属性レベルの幻覚の両方を著しく軽減することがわかった。

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