論文の概要: CRoPS: A Training-Free Hallucination Mitigation Framework for Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.00659v1
• Date: Fri, 02 Jan 2026 11:39:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-05 15:04:33.563383
• Title: CRoPS: A Training-Free Hallucination Mitigation Framework for Vision-Language Models
• Title（参考訳）: CRoPS:ビジョンランゲージモデルのためのトレーニング不要の幻覚軽減フレームワーク
• Authors: Neeraj Anand, Samyak Jha, Udbhav Bamba, Rahul Rahaman,
• Abstract要約: 幻覚コンテンツは、現実世界での使用において信頼性を損なう。 新しいモデルは、キーテキストトークンを選択的に削除することで幻覚効果をキャプチャする。 一般化されたコントラストデコーディングは、多様な幻覚源を表現するために複数の幻覚モデルを統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0991186209192794
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Despite the rapid success of Large Vision-Language Models (LVLMs), a persistent challenge is their tendency to generate hallucinated content, undermining reliability in real-world use. Existing training-free methods address hallucinations but face two limitations: (i) they rely on narrow assumptions about hallucination sources, and (ii) their effectiveness declines toward the end of generation, where hallucinations are most likely to occur. A common strategy is to build hallucinated models by completely or partially removing visual tokens and contrasting them with the original model. Yet, this alone proves insufficient, since visual information still propagates into generated text. Building on this insight, we propose a novel hallucinated model that captures hallucination effects by selectively removing key text tokens. We further introduce Generalized Contrastive Decoding, which integrates multiple hallucinated models to represent diverse hallucination sources. Together, these ideas form CRoPS, a training-free hallucination mitigation framework that improves CHAIR scores by 20% and achieves consistent gains across six benchmarks and three LVLM families, outperforming state-of-the-art training-free methods.
• Abstract（参考訳）: LVLM(Large Vision-Language Models)の急速な成功にもかかわらず、持続的な課題は、幻覚コンテンツを生成する傾向にあり、実際の使用における信頼性を損なうことである。 既存のトレーニングフリーメソッドは幻覚に対処するが、2つの制限に直面している。 一 幻覚源の狭い前提に依存して、 (二)その効果は世代末にかけて低下し、幻覚が起こる可能性が最も高い。 一般的な戦略は、視覚的トークンを完全にあるいは部分的に取り除き、元のモデルと対比することによって幻覚モデルを構築することである。 しかし、視覚情報はまだ生成したテキストに伝播するため、この方法だけでは不十分である。 この知見に基づいて,キーテキストトークンを選択的に除去することで幻覚効果を捉える新しい幻覚モデルを提案する。 さらに,多様な幻覚源を表現するために複数の幻覚モデルを統合する汎用コントラストデコーディングを導入する。 CRoPSは、CAIRのスコアを20%改善し、6つのベンチマークと3つのLVLMファミリで一貫したゲインを達成し、最先端のトレーニングフリーメソッドよりも優れています。

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