論文の概要: Exploring Hallucination of Large Multimodal Models in Video Understanding: Benchmark, Analysis and Mitigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19622v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 13:12:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:55:15.316091
• Title: Exploring Hallucination of Large Multimodal Models in Video Understanding: Benchmark, Analysis and Mitigation
• Title（参考訳）: ビデオ理解における大規模マルチモーダルモデルの幻覚探索:ベンチマーク,分析,緩和
• Authors: Hongcheng Gao, Jiashu Qu, Jingyi Tang, Baolong Bi, Yue Liu, Hongyu Chen, Li Liang, Li Su, Qingming Huang,
• Abstract要約: 大型マルチモーダルモデル(LMM)の幻覚は、正しいように見えるが実際には正しくない応答を提供する。 本稿では,ビデオモダリティにおけるLMMの幻覚問題について検討することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.885797244626694
• License:
• Abstract: The hallucination of large multimodal models (LMMs), providing responses that appear correct but are actually incorrect, limits their reliability and applicability. This paper aims to study the hallucination problem of LMMs in video modality, which is dynamic and more challenging compared to static modalities like images and text. From this motivation, we first present a comprehensive benchmark termed HAVEN for evaluating hallucinations of LMMs in video understanding tasks. It is built upon three dimensions, i.e., hallucination causes, hallucination aspects, and question formats, resulting in 6K questions. Then, we quantitatively study 7 influential factors on hallucinations, e.g., duration time of videos, model sizes, and model reasoning, via experiments of 16 LMMs on the presented benchmark. In addition, inspired by recent thinking models like OpenAI o1, we propose a video-thinking model to mitigate the hallucinations of LMMs via supervised reasoning fine-tuning (SRFT) and direct preference optimization (TDPO)-- where SRFT enhances reasoning capabilities while TDPO reduces hallucinations in the thinking process. Extensive experiments and analyses demonstrate the effectiveness. Remarkably, it improves the baseline by 7.65% in accuracy on hallucination evaluation and reduces the bias score by 4.5%. The code and data are public at https://github.com/Hongcheng-Gao/HAVEN.
• Abstract（参考訳）: 大規模なマルチモーダルモデル(LMM)の幻覚は、正しいように見えるが実際には正しくない応答を提供し、信頼性と適用性を制限する。 本稿では,ビデオモダリティにおけるLMMの幻覚問題について検討することを目的としている。 このモチベーションから,ビデオ理解タスクにおけるLMMの幻覚を評価するための総合ベンチマーク「HAVEN」を最初に提示する。 幻覚の原因、幻覚の側面、質問形式という3つの次元に基づいて構築され、6Kの質問をもたらす。 次に,16 LMM実験により,幻覚,ビデオの持続時間,モデルサイズ,モデル推論の7つの要因を定量的に検討した。 さらに,OpenAI o1のような近年の思考モデルに着想を得て,SRFTと直接選好最適化(TDPO)によるLMMの幻覚を緩和するビデオ思考モデルを提案する。 大規模な実験と分析は、その効果を実証している。 注目すべきは、幻覚評価の精度が7.65%向上し、バイアススコアが4.5%低下することである。 コードとデータはhttps://github.com/Hongcheng-Gao/HAVEN.comで公開されている。

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