MLLMs Trustworthiness Enhancement via Human Feedback Alignment

핵심 개념

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

초록

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.

통계

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

인용구

"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%."

핵심 통찰 요약

RLHF-V

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

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

더 깊은 질문

어떻게 RLHF-V의 프레임워크를 MLLM 이외의 다른 AI 모델에 적용할 수 있을까요?

RLHF-V의 프레임워크는 다른 AI 모델에도 적용될 수 있습니다. 이를 위해서는 해당 AI 모델이 특정 작업을 수행할 때 발생하는 잘못된 행동이나 결과에 대한 인간 피드백을 수집하고 이를 모델 훈련에 활용해야 합니다. 다른 AI 모델에 RLHF-V의 접근 방식을 적용하기 위해서는 먼저 해당 모델의 동작을 인간의 선호도에 맞게 조정할 필요가 있습니다. 이를 위해 모델의 행동을 인간 피드백에 따라 최적화하고, 세분화된 인간 피드백을 활용하여 모델의 행동 경계를 명확히하는 방법을 적용할 수 있습니다. 또한, 다른 AI 모델에 RLHF-V의 접근 방식을 적용할 때는 해당 모델의 특성과 작업 환경을 고려하여 적합한 데이터 수집 및 훈련 전략을 설계해야 합니다.