論文の概要: Attention Reallocation: Towards Zero-cost and Controllable Hallucination Mitigation of MLLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08342v2
• Date: Wed, 12 Mar 2025 04:18:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-13 12:14:31.525439
• Title: Attention Reallocation: Towards Zero-cost and Controllable Hallucination Mitigation of MLLMs
• Title（参考訳）: アテンション・ルロケーション:MLLMのゼロコスト・制御可能な幻覚緩和を目指して
• Authors: Chongjun Tu, Peng Ye, Dongzhan Zhou, Lei Bai, Gang Yu, Tao Chen, Wanli Ouyang,
• Abstract要約: 約ゼロの余剰コストで幻覚を緩和するための注意再配置(AttnReal)を提案する。 我々のアプローチは,MLLMの注意分布が,歴史的出力トークンによって特徴が支配されるという重要な観測によって動機付けられている。 この観測に基づいて、AttnRealは出力トークンからの過剰な注意をリサイクルし、それを視覚トークンに再配置することで、MLLMの言語優先への依存を軽減します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.9348974370985
• License:
• Abstract: Multi-Modal Large Language Models (MLLMs) stand out in various tasks but still struggle with hallucinations. While recent training-free mitigation methods mostly introduce additional inference overhead via retrospection strategy and contrastive decoding, we propose attention reallocation (AttnReal) to mitigate hallucinations with nearly zero extra cost. Our approach is motivated by the key observations that, MLLM's unreasonable attention distribution causes features to be dominated by historical output tokens, which further contributes to hallucinated responses because of the distribution gap between different token types. Based on the observations, AttnReal recycles excessive attention from output tokens and reallocates it to visual tokens, which reduces MLLM's reliance on language priors and ensures the decoding process depends more on the visual inputs. More interestingly, we find that, by controlling the intensity of AttnReal, we can achieve a wide-range trade-off between the response faithfulness and overall performance. Comprehensive results from different benchmarks validate the effectiveness of AttnReal across six open-source MLLMs and three decoding strategies.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multi-Modal Large Language Models)は様々なタスクにおいて際立っているが、幻覚に苦慮している。 近年の訓練自由緩和法は, ほとんど余剰コストゼロで幻覚を緩和するための注意再配置(AttnReal)を提案する。 本手法は,MLLMの非合理的な注意分布が,異なるトークン間の分布ギャップのため,履歴出力トークンによって特徴が支配され,さらに幻覚応答に寄与する,という重要な観察結果に動機付けられている。 この観測に基づいて、AttnRealは出力トークンからの過剰な注意をリサイクルし、それを視覚トークンに再配置する。 さらに興味深いことに、AttnRealの強度を制御することによって、反応の忠実度と全体的なパフォーマンスの幅広いトレードオフを達成できることが分かりました。 異なるベンチマークによる総合的な結果は、6つのオープンソースMLLMと3つのデコード戦略でAttnRealの有効性を検証する。

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