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核心概念
대형 시각-언어 모델에서 숫자 환각을 평가하고 완화하기 위한 새로운 방법 소개
摘要
이 논문은 대형 시각-언어 모델에서 숫자 환각에 대한 새로운 형태를 소개하고 20k 데이터셋과 해당 평가 결과를 제시하여 LVLMs에서 숫자 환각을 평가합니다. 이를 통해 이 모델들이 숫자 환각에 심각하게 영향을 받는 것을 밝히고, 내부 및 외부 불일치를 분석하여 일관성 훈련 방법을 제안하고 평균적으로 8%의 개선을 확인합니다.
- 데이터셋 구성: 20k 데이터 포함, nc > 0인 데이터만 보존
- 내부 및 외부 불일치: 모델의 답변에 내부 및 외부 불일치 문제가 있음을 확인
- 일관성 훈련 방법: 숫자 환각 완화를 위한 일관성 훈련 방법 제안
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arxiv.org
Evaluating and Mitigating Number Hallucinations in Large Vision-Language Models
统计
LVLMs는 숫자 환각에 심각하게 영향을 받음
引用
"모델의 답변에 내부 및 외부 불일치 문제가 있음을 확인"
更深入的查询
다른 데이터셋을 사용하지 않고 하나의 데이터셋만 사용한 이유는 무엇인가요?
우리는 하나의 데이터셋만 사용한 이유에 대해 몇 가지 이유가 있습니다. 먼저, 다양한 데이터셋을 사용하는 것은 비용과 시간이 많이 소요되기 때문에 단일 데이터셋을 사용하여 일관된 결과를 얻기로 결정했습니다. 또한, 우리가 사용한 MSCOCO 데이터셋은 이미 대규모의 객체 감지, 분할 및 캡션에 사용되는 신뢰할 수 있는 데이터셋이기 때문에 다른 데이터셋을 추가로 사용할 필요성을 느끼지 않았습니다. 마지막으로, 우리는 다른 데이터셋을 사용하지 않고도 충분한 양의 데이터를 보유하여 우리의 연구 목표를 충족시킬 수 있다고 판단했습니다.
왜 GPT-4V에 대한 정량적 평가를 수행하지 않았나요?
GPT-4V에 대한 정량적 평가를 수행하지 않은 이유는 주로 비용과 시간의 제약 때문입니다. GPT-4V는 대규모 평가가 매우 비용이 많이 들고 시간이 많이 소요되는 작업이기 때문에 우리의 연구 범위 내에서 이 작업을 수행할 수 없었습니다. 또한, 우리의 주요 목표는 다른 LVLMs에 대한 연구이기 때문에 GPT-4V에 대한 평가는 우리의 연구 목적과 직접적으로 관련이 없다고 판단했습니다.
캡션 작업의 복잡성을 고려하여 왜 VQA 작업에만 초점을 맞추었나요?
캡션 작업은 이미지에 대한 설명을 생성하는 작업으로 매우 복잡하고 다양한 언어 모델을 필요로 합니다. 이러한 복잡성으로 인해 캡션 작업은 VQA 작업에 비해 더 많은 리소스와 시간이 필요합니다. 따라서 우리는 연구 범위를 좁혀 VQA 작업에만 초점을 맞추었습니다. 또한, VQA 작업은 이미지와 텍스트 간의 상호 작용을 이해하는 데 중점을 두기 때문에 LVLMs의 숫자 환각에 대한 연구에 적합한 작업이라고 판단했습니다. 이러한 이유로 캡션 작업의 복잡성을 고려하여 VQA 작업에 중점을 두었습니다.
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