MLLMs Trustworthiness Enhancement via Human Feedback Alignment

Concetti Chiave

RLHF-V enhances MLLM trustworthiness by aligning behaviors with correctional human feedback, reducing hallucinations significantly.

Sintesi

• Abstract:
  • MLLMs show impressive capabilities but suffer from hallucination issues.
  • RLHF-V aligns MLLM behaviors with human feedback to reduce hallucinations.
• Introduction:
  • MLLMs pre-trained on large-scale data struggle with hallucinations.
  • RLHF-V proposes a novel framework to align MLLM behavior with human feedback.
• Data Extraction:
  • "Using 1.4k annotated data samples, RLHF-V significantly reduces the hallucination rate of the base MLLM by 34.8%."
• Method:
  • RLHF-V introduces DDPO for dense direct preference optimization.
• Experiments:
  • RLHF-V reduces hallucination rates significantly across different benchmarks.
• Analysis:
  • RLHF-V scales well with feedback data amount and outperforms traditional ranking data.
• Conclusion:
  • RLHF-V is a promising framework for enhancing MLLM trustworthiness.

Statistiche

"Using 1.4k annotated data samples, RLHF-V significantly reduces the hallucination rate of the base MLLM by 34.8%."

Citazioni

"RLHF-V can enable substantially more trustworthy MLLM behaviors with promising data and computation efficiency."
"RLHF-V significantly reduces the hallucination rate of the base MLLM by 34.8%."

Approfondimenti chiave tratti da

RLHF-V

by Tianyu Yu,Yu... alle arxiv.org 03-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.00849.pdf

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