論文の概要: AdaViP: Aligning Multi-modal LLMs via Adaptive Vision-enhanced Preference Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.15619v1
• Date: Tue, 22 Apr 2025 06:19:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-30 22:09:18.072133
• Title: AdaViP: Aligning Multi-modal LLMs via Adaptive Vision-enhanced Preference Optimization
• Title（参考訳）: AdaViP:Adaptive Vision-enhanced Preference OptimizationによるマルチモーダルLCMのアライメント
• Authors: Jinda Lu, Jinghan Li, Yuan Gao, Junkang Wu, Jiancan Wu, Xiang Wang, Xiangnan He,
• Abstract要約: 本稿では,2つの重要なイノベーションを通じて制限に対処する適応型視覚強調最適化(AdaViP)を提案する。 視覚に基づく選好ペア構築は、複数の視覚基盤モデルを統合し、画像から重要な視覚要素を戦略的に除去する。 AdaViP-7Bは、Object HalBench上でそれぞれ応答レベルと言及レベルの幻覚を93.7%、96.4%減少させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.03204301595711
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Preference alignment through Direct Preference Optimization (DPO) has demonstrated significant effectiveness in aligning multimodal large language models (MLLMs) with human preferences. However, existing methods focus primarily on language preferences while neglecting the critical visual context. In this paper, we propose an Adaptive Vision-enhanced Preference optimization (AdaViP) that addresses these limitations through two key innovations: (1) vision-based preference pair construction, which integrates multiple visual foundation models to strategically remove key visual elements from the image, enhancing MLLMs' sensitivity to visual details; and (2) adaptive preference optimization that dynamically balances vision- and language-based preferences for more accurate alignment. Extensive evaluations across different benchmarks demonstrate our effectiveness. Notably, our AdaViP-7B achieves 93.7% and 96.4% reductions in response-level and mentioned-level hallucination respectively on the Object HalBench, significantly outperforming current state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 直接選好最適化(DPO)による選好アライメントは、マルチモーダルな大言語モデル(MLLM)と人間の選好との整合において有意な効果を示した。 しかし、既存の手法は主に言語嗜好に焦点を当て、重要な視覚的文脈を無視する。 本稿では,画像から重要な視覚要素を戦略的に取り除くために複数の視覚基盤モデルを統合した視覚ベースの嗜好ペア構築,視覚的詳細に対するMLLMの感度を高める適応的選好最適化(AdaViP)と,より正確なアライメントのために視覚と言語に基づく選好を動的にバランスさせる適応的選好最適化(AdaViP)を提案する。 異なるベンチマークによる大規模な評価は、我々の有効性を示している。 特に,我々のAdaViP-7Bは,Object HalBench上での応答レベルおよび言及レベルの幻覚の93.7%,96.4%の低減を実現し,最先端の手法よりも優れていた。

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