Pensieve: Retrospect-then-Compare Mitigates Visual Hallucination

Core Concepts

MLLMs may not be entirely clueless about accurate visual concepts during hallucination, proposing Pensieve as a method to mitigate visual hallucination by retrospectively comparing images.

Abstract

The article introduces Pensieve, a training-free method to address visual hallucination in Multi-modal Large Language Models (MLLMs). It highlights the issue of inaccurate image descriptions and proposes a paradigm where MLLMs retrospect relevant images for comparison. The methodology assists in downgrading hallucinatory content and enhancing image description specificity. Experiments on various benchmarks demonstrate the efficacy of Pensieve in mitigating visual hallucination and improving model performance. Introduction MLLMs dominate vision-language tasks but suffer from visual hallucinations. Proposed Pensieve method aims to mitigate visual hallucination by retrospective comparison. Delve into Visual Hallucination Origins of visual hallucinations and flaws within MLLMs are discussed. Observation that MLLMs might not be completely blind to accurate cues during hallucination. Methodology Retrospective analysis of visually deceptive candidates using similar images for reference. Contrast between test image and references to distinguish accurate content. Experiments Evaluation on image captioning benchmarks (Whoops, LLaVA Bench) showcasing improvement with Pensieve. Results on binary VQA benchmarks (MME, POPE) demonstrating reduced visual hallucinations.

Stats

視覚的幻覚に対処するためのPensieveメソッドを提案しています。 多くのベンチマークでPensieveの効果が示されています。

Quotes

"MLLMs might not be entirely oblivious to accurate visual cues when they hallucinate." "Our investigation suggests that the MLLMs might not be entirely oblivious to accurate visual cues when they hallucinate; rather, they could be deceived by their eyes."

Key Insights Distilled From

Pensieve

by Dingchen Yan... at arxiv.org 03-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.14401.pdf

Deeper Inquiries

質問1

MLLMsが完全に正確な視覚情報を無視しているわけではないという考え方は、どのような新しいアプローチをもたらす可能性がありますか？ この考え方から導かれる新しいアプローチは、以下の点で革新的な成果をもたらす可能性があります： 精度向上: MLLMsが視覚情報を一部認識していることを理解することで、それに基づく補助策や修正方法を開発することができます。これにより、生成されるテキストの品質や正確さが向上し、モデルのパフォーマンスが向上します。 誤った内容の軽減: 視覚情報に基づく間違った内容（幻想）を特定し、その影響を軽減する手法や戦略を導入することで、モデルの信頼性や優れた応答能力を高めることが期待されます。 研究分野への応用: このアプローチは他の画像処理および自然言語処理タスクにも適用可能です。例えば、医療診断や機械翻訳などでも同様の原則や手法が有効である可能性があります。

質問2

この記事の立場に反論するとしたら、どんな意見が考えられますか？ この記事ではMLLMsは完全に盲目ではなく一部正確な情報も捉えている可能性に焦点を当てています。しかし、反対側から見れば次のような意見も考えられます： 不十分な根拠: MLLMsは依然として多くのビジュアル・コンセプトや詳細情報を把握しきれておらず、「盲目」と表現されても差し支えないレベルだろう。 限界存在: MLLMsは本質的に言語中心型であり、「眼」（ビジュアル入力）から得られた情報量は限定的であって驚くべき程度までは到達していない。

質問3

この研究から得られる知見を他の分野や実践に応用する際、どんな課題が予想されますか？ この研究結果から得られる知見や手法は他の分野や実務活動でも活用され得ます。ただし以下のような課題・注意点も予想されます： ドメイン依存性: 現在提案されている手法は主に画像キャプショニングおよびVQAタスク向けです。他分野では異種データソースまた別種類タスク等ドメイン差異要因影響下利用時追加工夫必要 リソース制約: 提案手法Pensieve の成功要素中大き部分参照イメージ取得及比較作業負荷重大化傾向示唆. データ量増加,計算コスト増大,時間投入増加等リソース面配慮必要