見て、比較して、決める: 多視点多経路推論による大規模視覚言語モデルの幻覚軽減

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タイトル: 見て、比較して、決める: 多視点多経路推論による大規模視覚言語モデルの幻覚軽減

リンク: https://arxiv.org/abs/2408.17150

概要:

近年、大規模ビジョン言語モデル（LVLM）は、マルチモーダルな文脈理解において目覚ましい能力を示してきました。しかし、画像の内容と矛盾する出力を生成するという、幻覚問題に悩まされています。この幻覚を軽減するために、従来の研究では、主にカスタムデータセットを用いたLVLMの再トレーニングに焦点が当てられてきました。これは効果的ですが、追加の計算コストが避けられません。本論文では、\textbf{MVP}と呼ばれるトレーニングフリーのフレームワークを提案します。これは、\textbf{M}ulti-\textbf{V}iew Multi-\textbf{P}ath Reasoningを通じてLVLMの本来の能力を最大限に活用することで幻覚を減らすことを目的としています。具体的には、まず、画像内の包括的な情報を徹底的に認識するためのマルチビュー情報探索戦略を考案します。これは、LVLMの元のビジョンエンコーダが捉えた一般的なグローバル情報を豊かにします。さらに、回答のデコード中に、幻覚の発生が回答トークンの確実性と強い相関関係を持つことを観察しました。そこで、各情報ビューに対してマルチパス推論を提案し、複数のデコードパスの中から各潜在的な回答の確実性スコアを定量化して集約し、最終的な出力回答を決定します。画像内の情報を完全に把握し、デコード時に潜在的な回答の確実性を慎重に検討することで、MVPはLVLMの幻覚を効果的に減らすことができます。広範な実験により、提案するMVPが、4つの著名なLVLMにおいて幻覚問題を大幅に軽減することが確認されました。ソースコードは\url{https://github.com/GasolSun36/MVP}で公開されています。

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@yukihiko-fuyuki が以下のラベルを提案し、適用しました：

• image-captioning
• llm
• hallucination-reduction

以下の新しいラベルが作成され、適用されました：

• hallucination-reduction

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論文要約

論文要約: 見て、比較して、決める: 多視点多経路推論による大規模視覚言語モデルの幻覚軽減

問題点

• 近年の大規模ビジョン言語モデル (LVLM) は、画像とテキストを組み合わせて理解する能力が高い。
• しかし、画像の内容と矛盾する「幻覚」と呼ばれる誤った出力を生成することがある。
• 従来の解決策は、追加データでモデルを再トレーニングする方法が主流だったが、計算コストがかかる。

提案手法: MVP (Multi-View Multi-Path Reasoning)

• 追加のトレーニングなしでLVLMの幻覚を減らすフレームワーク。
  • 多視点情報探索: 画像の様々な側面を捉え、より多くの情報をLVLMに与える。
  • 多経路推論: 複数の回答候補を生成し、それぞれの確実性を評価して、最も信頼性の高い回答を選択する。

効果

• 画像の情報をより深く理解し、回答の信頼性を慎重に評価することで、幻覚を効果的に軽減。
• 4つの主要なLVLMで実験を行い、MVPが幻覚問題を大幅に改善することを確認。

貢献

• 追加トレーニングなしでLVLMの幻覚を軽減する新しいフレームワークを提案。
• MVPは、様々なLVLMに適用可能で、幻覚問題の解決に効果的。

ポイント:

• MVPは、高コストな再トレーニングを必要とせず、既存のLVLMに簡単に組み込むことが可能。
• 画像の多様な側面を捉え、回答の信頼性を多角的に評価することで、より正確な出力を実現。