大規模ビジョン言語モデルにおける幻覚の軽減：命令対比デコーディングの活用

Core Concepts

命令対比デコーディング(ICD)は、標準命令と攪乱命令の分布の差異を利用することで、大規模ビジョン言語モデルの生成における幻覚を効果的に軽減する。

Abstract

本論文は、大規模ビジョン言語モデル(LVLM)における幻覚の問題に取り組んでいる。

幻覚とは、LVLMが生成する文章が視覚的な内容を正確に反映していない現象を指す。
分析の結果、命令に攪乱を加えることで幻覚が増大することが明らかになった。これは、命令の攪乱が多様性アラインメントの不確実性を高め、統計的バイアスや言語プライオリティの影響を増大させるためである。
本研究では、命令対比デコーディング(ICD)という新しい手法を提案する。ICDは、標準命令と攪乱命令の分布の差異を利用して、幻覚概念を抑制する。
実験の結果、ICDは物体レベルおよび属性レベルの幻覚を大幅に軽減し、LVLMの一般的な認識・理解能力も向上させることが示された。

Stats

攪乱命令を加えると、LVLMは頻出物体の幻覚を大幅に増大させる。
攪乱命令を加えると、LVLMは物体間の共起関係に基づく幻覚を顕著に増大させる。

Quotes

命令の攪乱は、多様性アラインメントの不確実性を高め、統計的バイアスや言語プライオリティの影響を増大させる。
命令対比デコーディング(ICD)は、標準命令と攪乱命令の分布の差異を利用して、幻覚概念を抑制する。

Key Insights Distilled From

Mitigating Hallucinations in Large Vision-Language Models with Instruction Contrastive Decoding

by Xintong Wang... at arxiv.org 03-28-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.18715.pdf

Deeper Inquiries

LVLMの幻覚を軽減するためのその他の手法はあるか?

幻覚を軽減するための他の手法として、データセットのバランスを整える方法や言語先行事項に依存しないようにする方法があります。データセットのバランスを整えるためには、アノテーションの豊富さやデータの多様性を増やすことが考えられます。また、言語先行事項に依存しないようにするためには、言語モデルのトレーニング時に特定のパラメータやアプローチを調整することが有効です。さらに、画像の歪みを利用して視覚的な不確実性を増やす方法や、生成されたテキストと画像の整合性を向上させる方法なども検討されています。

命令の攪乱以外に、幻覚の原因となる要因はあるか?

命令の攪乱以外にも、幻覚の原因となる要因がいくつかあります。例えば、トレーニングデータセットにおける統計的なバイアスや言語先行事項の過剰な依存などが挙げられます。また、多モーダルの不一致やデータセットの偏りも幻覚の発生に影響を与える要因として考えられます。これらの要因を理解し、適切に対処することが幻覚の軽減に重要です。

ICDの原理は他のタスクにも応用できるか?

ICDの原理は幻覚の軽減だけでなく、他のタスクにも応用可能です。ICDは、異なる分布を対比させることで幻覚を軽減する手法であり、このアプローチはさまざまなタスクに適用できます。例えば、異なる条件下でのデータの比較や、異なる文脈での情報の整合性確認などにも応用することができます。ICDの原理は、幻覚の軽減だけでなく、情報の整合性や信頼性を向上させるために幅広く活用できる手法と言えます。