AIモデルにおけるオブジェクト幻覚チャレンジ
LVLMは現実を認識するのが苦手で、深刻な結果を招く危険がある。
Ashish Seth, Dinesh Manocha, Chirag Agarwal
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目次
大型ビジュアル・ランゲージ・モデル（LVLM）は、画像とテキストの両方を理解して扱える高度なコンピューターシステムだよ。視覚と文章の理解を組み合わせた複雑なタスクを実行するために設計されてるんだ。質問に答えたりキャプションを生成したりするタスクではすごい能力を見せてるけど、「オブジェクトハルシネーション」っていう厄介な問題に直面してるんだ。
オブジェクトハルシネーションって何？
オブジェクトハルシネーションは、LVLMが実際には存在しないものを見てると思い込むこと。例えば、シンプルな部屋の写真を見てるのに、モデルが「ソファに猫が座ってる！」って言い張るみたいなことだよ。これが原因で面白い間違いが起こったり、特に医療診断みたいな重要なタスクに頼るときに深刻な問題になることもあるんだ。
より良い評価の必要性
この問題に対処するために、研究者たちはLVLMがハルシネーションなしでどれだけ物体を認識できるかを評価する新しい方法を作ることにしたんだ。特別なベンチマークを設計して、モデルが間違いを犯すようなトリック的なプロンプトに対処する様子を見ようとしているんだ。
モデルのテスト方法
研究者たちは、オブジェクトハルシネーション攻撃と呼ばれるさまざまなチャレンジを設計して、モデルのパフォーマンスを見たよ。これらの攻撃は、例えば「この画像に車がある？」って直接聞くような簡単なものから、モデルにシーンを説明させたり、存在しないものを探させるような微妙なものまであるんだ。
ハルシネーション攻撃のタイプ
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明示的攻撃: これは明確な質問で、「この写真に犬がいる？」みたいな感じ。モデルに物体を特定させて、実際に何があるかを認識できるかを簡単に見ることができるんだ。
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暗示的攻撃: こっちはちょっと難しい。直接物体について聞くんじゃなくて、モデルにシーンを説明させたり、存在しないかもしれないものを探させるんだ。例えば、「犬はどこ？」って聞くと、犬が見当たらない時に、モデルがより深くシーンについて考える必要が生じて、間違いが増えることがあるんだ。
現実世界での応用
オブジェクトハルシネーションの影響は特に医療の分野で心配されてるよ。LVLMが医療画像で病気を誤認したら、患者に大きな問題を引き起こすかもしれないからね。これを解決するために、研究者たちは胸部X線みたいな医療画像も含めたテストを拡張したんだ。
医療におけるハルシネーション
研究者たちは、病気情報がラベル付けされた大規模な胸部X線データセットを使ったよ。モデルがどれだけ正確に病気を特定したり、X線の問題のある部分を見つけられるかをテストしたんだけど、結果はあまり良くなかった。多くのモデルがランダムに当てるのと同じくらいのパフォーマンスだったんだ。
どうしてモデルはハルシネーションするの？
これらのモデルがどうしてこんな間違いをするのかを探るために、研究者たちはLVLMが視覚情報とテキスト入力にどれだけ集中しているかを分析した。すると、実際には画像よりもテキストにより多く注意を向けがちなことがわかって、シーンで物体を正確に特定する必要がある時には逆効果なんだ。
思考の連鎖とハルシネーション
研究者たちは「思考の連鎖」（CoT）っていう興味深い現象も調べたよ。これはモデルに段階的に考えることを促すプロンプトなんだ。驚くことに、この手法がハルシネーションを悪化させることがあるってわかったんだ！より正確な答えを導くどころか、現実からさらに遠ざかることがあったりするんだ。
実験の設定
実験では、研究者たちは8つの異なる最先端のLVLMをテストしたよ。複雑さやサイズは異なるけど、みんな同じハルシネーションの問題に悩まされてたんだ。強化学習や他の戦略を使ってこのエラーを減らそうとしたけど、新しいタイプの攻撃に対して効果的なものはほとんど見つからなかったんだ。
評価と結果
研究者たちは、テスト中のモデルのパフォーマンスを正確性のスコアで測定したよ。スコアが低いほど、モデルが観察を誤っていることが多いってこと。結果は明らかで、テストが難しくなるにつれてモデルが苦しむことがわかったんだ。実際、トップモデルの多くは、明示的および暗示的攻撃に直面した時、ランダムに当てるのとあまり変わらない結果だったんだ。
制限と今後の方向性
この研究は重要な問題を明らかにしてるけど、限界もあるんだ。テストは主にオブジェクトハルシネーションに焦点を当てていて、モデルのパフォーマンスの他の領域はカバーしてないから、研究者たちはもっと複雑なタスクを含めて、モデルの視覚理解を改善する方法を探る計画をしてるんだ。
結論
人工知能の世界では、LVLMはワクワクする開発だね。でも、オブジェクトハルシネーションの問題は克服すべき大きなハードルなんだ。研究が進めば、これらのモデルが画像に何が本当にあるのか、何が単なる幻想なのかをよりよく見分けられるようになるといいね。それまでの間、重大な行動を取る前に診断を再確認した方が良いかも！
最後の思い
正直に言うと、ロボットに猫と犬を識別させられないなら、友達に助けを求める昔ながらの方法に戻った方がいいかもね。少なくとも、彼らは背景に隠れているものについてハルシネートしないからさ！
タイトル: HALLUCINOGEN: A Benchmark for Evaluating Object Hallucination in Large Visual-Language Models
概要: Large Vision-Language Models (LVLMs) have demonstrated remarkable performance in performing complex multimodal tasks. However, they are still plagued by object hallucination: the misidentification or misclassification of objects present in images. To this end, we propose HALLUCINOGEN, a novel visual question answering (VQA) object hallucination attack benchmark that utilizes diverse contextual reasoning prompts to evaluate object hallucination in state-of-the-art LVLMs. We design a series of contextual reasoning hallucination prompts to evaluate LVLMs' ability to accurately identify objects in a target image while asking them to perform diverse visual-language tasks such as identifying, locating or performing visual reasoning around specific objects. Further, we extend our benchmark to high-stakes medical applications and introduce MED-HALLUCINOGEN, hallucination attacks tailored to the biomedical domain, and evaluate the hallucination performance of LVLMs on medical images, a critical area where precision is crucial. Finally, we conduct extensive evaluations of eight LVLMs and two hallucination mitigation strategies across multiple datasets to show that current generic and medical LVLMs remain susceptible to hallucination attacks.
著者: Ashish Seth, Dinesh Manocha, Chirag Agarwal
最終更新: Dec 29, 2024
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2412.20622
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2412.20622
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。
参照リンク
- https://github.com/AikyamLab/hallucinogen.git
- https://www.latex-project.org/help/documentation/encguide.pdf
- https://github.com/RUCAIBox/POPE
- https://github.com/X-PLUG/mPLUG-Owl
- https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT
- https://github.com/QwenLM/Qwen-VL
- https://github.com/haotian-liu/LLaVA
- https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4
- https://huggingface.co/collections/meta-llama/llama-32-66f448ffc8c32f949b04c8cf