HalluciDoctor: Mitigating Hallucinatory Toxicity in Visual Instruction Data

阅读总结报告

1. 研究背景

本文研究的背景是多模态大型语言模型（MLLMs）在多模态理解和生成任务中表现出色，但这些模型在处理机器生成的指令数据时可能会产生幻觉（hallucinations），即输出与图像内容不一致的信息。这些幻觉可能源于机器生成数据中的不一致性，导致MLLMs在理解真实世界时出现偏差。

2. 过去方案和缺点

以往的研究主要集中在收集额外的训练数据或使用额外的插件模型来减轻MLLMs在推理过程中的幻觉。然而，这些方法要么增加了训练成本，要么延长了推理时间，且主要关注于直接抑制MLLMs的幻觉输出，而忽略了视觉指令数据本身固有的幻觉毒性。

3. 本文方案和步骤

本文提出了一个名为HalluciDoctor的新颖幻觉检测和消除框架，该框架基于交叉检查范式，自动检测和消除大规模机器生成视觉指令数据集中的幻觉。HalluciDoctor通过以下步骤工作：

• 提取描述性答案块

• 基于答案生成相应的细粒度问题

• 从多个MLLMs获取图像导向的候选答案并进行一致性交叉检查

• 识别并消除一致性得分低于阈值的幻觉块

4. 本文创新点与贡献

• 首次全面研究了现有机器生成视觉指令数据中的严重幻觉毒性。

• 提出了HalluciDoctor方法，通过一致性交叉检查范式检测各种幻觉，并以低资源消耗的方式消除它们。

• 基于HalluciDoctor，进一步自动生成更多反事实指令数据，以提高MLLMs对幻觉的抵抗力。

5. 本文实验

实验包括对幻觉评估基准的全面实验，以及对MLLMs性能的评估。实验结果表明，HalluciDoctor成功地相对减少了44.6%的幻觉，并与LLaVA相比保持了竞争力的性能。

6. 实验结论

HalluciDoctor能够有效地减少视觉指令数据中的幻觉，并提高MLLMs的鲁棒性。此外，通过反事实视觉指令扩展，可以进一步减少由对象共现分布的长尾效应引起的幻觉。

7. 全文结论

本文通过HalluciDoctor框架，展示了一种有效的方法来减轻机器生成视觉指令数据中的幻觉毒性，并提高MLLMs在现实世界中的可靠性。实验结果证明了该方法在消除幻觉和保持模型性能方面的优势。

阅读总结

本文针对MLLMs在处理机器生成的视觉指令数据时可能出现的幻觉问题，提出了HalluciDoctor框架。该框架通过自动化的幻觉检测和消除流程，以及反事实数据生成策略，显著提高了MLLMs的准确性和鲁棒性。实验结果表明，HalluciDoctor在减少幻觉的同时，还能保持模型的高性能，为多模态大型语言模型的发展提供了有价值的贡献。