論文の概要: Mitigating Multimodal Hallucinations via Gradient-based Self-Reflection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.03113v1
• Date: Wed, 03 Sep 2025 08:13:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 21:40:46.455551
• Title: Mitigating Multimodal Hallucinations via Gradient-based Self-Reflection
• Title（参考訳）: 勾配に基づく自己回帰によるマルチモーダル幻覚の緩和
• Authors: Shan Wang, Maying Shen, Nadine Chang, Chuong Nguyen, Hongdong Li, Jose M. Alvarez,
• Abstract要約: マルチモーダルな言語モデルにおける幻覚は、テキスト・視覚バイアスと共起バイアスによって引き起こされる。 勾配に基づく自己回帰法を用いて,各トークンの種類の影響を推定する。 我々の手法は、コストのかかる微調整、追加モデル、データ統計など、追加のリソースを必要とせずに動作します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.26064449816502
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hallucinations in multimodal large language model are caused by the text-visual bias and the co-occurrence bias. The former reflects an over-reliance on text information in the decision-making process, while the latter arises from the statistical object-pairing patterns abstracted from the training data. Existing mitigation methods heuristically address these biases without understanding the fluctuating bias level across the instances. We first propose estimating the influence of respective token types (visual, prompt, and previous outputs) using a gradient-based self-reflection method. The estimated token influence further enables the detection of object-related visual tokens and their integration into an influence-aware contrastive decoding framework to mitigate both types of biases simultaneously. Our method operates without the need for additional resources, such as costly fine-tuning, extra models, or data statistics. Extensive experiments show it effectively reduces hallucinations, achieving up to a 92% accuracy increase on LLaVA-QA90.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルな言語モデルにおける幻覚は、テキスト・視覚バイアスと共起バイアスによって引き起こされる。 前者は意思決定過程におけるテキスト情報の過度な信頼を反映し、後者はトレーニングデータから抽象化された統計的オブジェクトペアリングパターンから生じる。 既存の緩和方法は、インスタンス全体の変動バイアスレベルを理解することなく、これらのバイアスにヒューリスティックに対処する。 まず、勾配に基づく自己回帰法を用いて、各トークンタイプ(視覚、プロンプト、以前の出力)の影響を推定する。 さらに、推定されたトークンの影響により、オブジェクト関連の視覚トークンの検出と、両方のバイアスを同時に緩和するインフルエンサー対応コントラストデコーディングフレームワークへの統合が可能になる。 我々の手法は、コストのかかる微調整、追加モデル、データ統計など、追加のリソースを必要とせずに動作します。 大規模な実験では、LLaVA-QA90の92%の精度向上を達成し、幻覚を効果的に減少させる。

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