マルチモーダル言語モデルの幻覚への対処
MLLMの幻覚に関する課題と解決策の研究。
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目次
マルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）は、言語理解と画像認識を組み合わせた高度なシステムだよ。これらは、画像のキャプション作成や視覚コンテンツに基づいた質問への回答など、いろんなアプリケーションで使われてる。でも、能力があるにも関わらず、これらのモデルは時々、分析する画像と一致しない誤った情報や誤解を招く情報を生成しちゃう、これを「ハルシネーション」と呼んでいるんだ。
MLLMにおけるハルシネーションの問題
ハルシネーションは、MLLMが提供された画像と整合性のない出力を生成する時に起こるよ。例えば、モデルにリンゴの画像を見せて、その画像にバナナがあるって主張したら、それはハルシネーションだね。これに関する多くの研究は、画像のトリミングやぼやけといった現実の要因を考慮しない標準テストに焦点を当ててきた。これらの要因はモデルのパフォーマンスにかなり影響を与えて、特に医療や自動運転のような重要な分野で誤った出力を引き起こすことがあるんだ。
Hallu-PIの導入
MLLMが現実のシナリオでハルシネーションをどう扱うかをより良く評価するために、Hallu-PIという新しいベンチマークを導入するよ。このベンチマークは、入力画像が変更されたり影響を受けたりしたときのMLLMの反応を評価するためにデザインされたんだ。Hallu-PIは、ノイズやぼかし、トリミングなど、さまざまな画像の変化を組み合わせて、これらの変化がモデルのパフォーマンスにどう影響するかを分析するよ。
Hallu-PIの構築
画像収集
Hallu-PIを作成する最初のステップは、多様な画像セットを集めることだった。11種類の異なるオブジェクトタイプの画像を集めることを目指して、代表性を確保したんだ。アノテーターには、高品質で合法的に使用できる画像を選ぶように指示したよ。
誤差の種類
次に、画像に適用できる変更の種類を分類したよ。一般的な画像の変更タイプには以下が含まれる：
- ノイズ： 画像にランダムな変化を加えること。
- ぼかし： 画像を不明瞭にすること。
- 天候効果： 雪、雨、霧の影響をシミュレーションすること。
- デジタル操作： 色や鮮明さを調整すること。
また、画像のトリミングやモデルを誤った情報を与えるような誤解を招くプロンプトなど、特定の影響も特定したよ。
アノテーションプロセス
画像が変更された後、研究者たちはハルシネーションについての詳細をアノテートしたんだ。これには、モデルが画像に基づいて誤ったオブジェクトや属性、関係を生成したかどうかを特定することが含まれてるよ。
実験の実施
12種類の異なるMLLM（例えば、GPT-4VやGemini-Pro Vision）で広範なテストを実施したよ。これらのテストでは、モデルが変更された画像に直面すると、ハルシネーションが明らかに増加することが示されたんだ。
実験の結果
結果はモデルのパフォーマンスに大きな違いを示した。ほとんどのモデルは、変更された画像を処理する際に結果が悪化したけど、GPT-4Vのような一部のモデルは一定の正確さを保っていた。でも、他のモデルは、特にトリミングや誤解を招くプロンプトの下で、もっと厳しく苦労してたよ。
ハルシネーションバイアスの特定
実験によって、MLLMは特定のタイプのハルシネーションに対してバイアスを示す傾向があることが分かったよ。例えば、モデルは画像がトリミングされると、コンテンツの誤解を招くことが多かった。誤解を招くプロンプトは、モデルが誤った応答を生成するよう促すもので、パフォーマンスが大幅に低下する原因にもなったんだ。
ハルシネーションを減らす方法
ハルシネーションの問題に対処するために、2つの戦略を開発したよ。
Perturbed-Reminder
この方法は、モデルの入力に視覚コンテンツに焦点を当てる重要性を強調するリマインダーを追加することだよ。モデルに画像に注意を払うべきだって単に述べることで、全体的なハルシネーションが減少するのを観察したんだ。
Perturbed-ICL
2つ目の方法はPerturbed-ICLで、Perturbed-In-Context Learningの略称だよ。このアプローチでは、変更された入力の例とその正しい応答をモデルのコンテキストに組み込むことで、モデルに似たシナリオへの応答方法を示すことを目指しているんだ。
発見の要約
Hallu-PIベンチマークを通じて、変更された入力に直面したときのMLLMの限界について貴重な洞察を得たよ。私たちの研究は、これらのモデルが画像の変更を処理する際にしばしばハルシネーションを生成する傾向があることを示した、特にトリミングや誤解を招くプロンプトのような一般的なシナリオでね。Perturbed-ReminderとPerturbed-ICLの導入はハルシネーションを減らすための期待が持てる方法を示していて、さらなる改善の道筋を示唆しているよ。
結論
結論として、私たちの研究は、MLLMを現実の条件下で評価することの重要性を強調してるよ。Hallu-PIのようなベンチマークを開発することで、これらのモデルがハルシネーションを最小限に抑え、現実のアプリケーションでの信頼性を高めるための理解を深めることを目指しているんだ。
タイトル: Hallu-PI: Evaluating Hallucination in Multi-modal Large Language Models within Perturbed Inputs
概要: Multi-modal Large Language Models (MLLMs) have demonstrated remarkable performance on various visual-language understanding and generation tasks. However, MLLMs occasionally generate content inconsistent with the given images, which is known as "hallucination". Prior works primarily center on evaluating hallucination using standard, unperturbed benchmarks, which overlook the prevalent occurrence of perturbed inputs in real-world scenarios-such as image cropping or blurring-that are critical for a comprehensive assessment of MLLMs' hallucination. In this paper, to bridge this gap, we propose Hallu-PI, the first benchmark designed to evaluate Hallucination in MLLMs within Perturbed Inputs. Specifically, Hallu-PI consists of seven perturbed scenarios, containing 1,260 perturbed images from 11 object types. Each image is accompanied by detailed annotations, which include fine-grained hallucination types, such as existence, attribute, and relation. We equip these annotations with a rich set of questions, making Hallu-PI suitable for both discriminative and generative tasks. Extensive experiments on 12 mainstream MLLMs, such as GPT-4V and Gemini-Pro Vision, demonstrate that these models exhibit significant hallucinations on Hallu-PI, which is not observed in unperturbed scenarios. Furthermore, our research reveals a severe bias in MLLMs' ability to handle different types of hallucinations. We also design two baselines specifically for perturbed scenarios, namely Perturbed-Reminder and Perturbed-ICL. We hope that our study will bring researchers' attention to the limitations of MLLMs when dealing with perturbed inputs, and spur further investigations to address this issue. Our code and datasets are publicly available at https://github.com/NJUNLP/Hallu-PI.
著者: Peng Ding, Jingyu Wu, Jun Kuang, Dan Ma, Xuezhi Cao, Xunliang Cai, Shi Chen, Jiajun Chen, Shujian Huang
最終更新: 2024-08-04 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2408.01355
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2408.01355
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。
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