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#### 研究背景 随着基础模型（Foundation Models, FMs）在语言、图像、音频和视频领域的快速发展，它们在多样化任务中展现出了卓越的能力。然而，这些模型在生成幻觉（hallucinated）输出方面的潜力，尤其是在高风险应用中，构成了一个严重的挑战。幻觉现象可能是这些模型广泛采用的最大障碍，特别是在可靠性和准确性至关重要的领域。 #### 过去方案和缺点 以往的研究主要集中在大型语言模型（LLMs）的幻觉问题上。最近的研究显示，幻觉现象也出现在视觉、音频和视频的基础模型中，这突显了需要全面理解这一跨多个模态的挑战。现有的调查论文大多探索了LLMs中的幻觉问题，但没有广泛涵盖视觉、音频和视频模态中的幻觉。 #### 本文方案和步骤 本文提供了一个全面的概述，旨在识别和减轻FMs中幻觉问题的最新发展，涵盖了文本、图像、视频和音频模态。本文通过综合检测和减轻各种模态中幻觉的最新进展，旨在为研究人员、开发人员和实践者提供有价值的见解。文章建立了一个清晰的框架，包括定义、分类和检测策略，以解决多模态基础模型中的幻觉问题，为未来在这一关键领域的研究奠定了基础。 #### 本文创新点与贡献 * 建立了一个精确的定义和结构化的幻觉分类法，针对大规模基础模型。 * 确定了促成不同模态中幻觉出现的关键因素和机制。 * 提出了解决多模态设置中幻觉问题的各种检测和减轻策略。 * 提供了表1，详细总结了大型基础模型中幻觉技术的方法论，包括它们对幻觉检测、减轻、任务考虑、使用的数据集和采用的评估指标的方法。 #### 本文实验 本文并没有进行实验，而是通过文献综述的方式，对现有研究进行了系统的分类和总结。 #### 实验结论 由于本文是一篇综述性质的论文，并没有具体的实验结论。 #### 全文结论 本文系统地分类了FMs中现有关于幻觉的研究，提供了包括检测、减轻、任务、数据集和评估指标等关键方面的全面见解。它解决了幻觉在FMs中的普遍影响，承认了其在不同领域的影响。通过检查检测和减轻技术的最新进展，文章强调了解决这一挑战的重要性，鉴于FMs在关键任务中不可或缺的作用。其主要贡献在于引入了一个结构化的分类法，用于分类FMs中的幻觉，涵盖文本、图像、视频和音频领域。 #### 阅读总结报告 这篇综述论文全面地审视了基础模型（FMs）在文本、图像、视频和音频模态中的幻觉问题。幻觉是指FMs生成看似合理、模仿人类模式但缺乏对上下文或事实基础的连贯理解的内容。论文强调了解决这一问题的重要性，尤其是在需要可靠性和准确性的关键领域。通过综述现有文献，本文提出了一个清晰的分类法，包括定义、分类和检测策略，以解决多模态基础模型中的幻觉问题。此外，本文还概述了各种检测和减轻幻觉的策略，并提供了一个详细的总结表，展示了不同方法论、任务考虑、数据集和评估指标。尽管本文没有进行实验，但它为研究人员、开发人员和实践者提供了宝贵的资源，帮助他们开发更强大的AI解决方案，并为未来在这一关键领域的研究奠定了基础。