Сегодня пробуем новый формат — делимся целой подборкой интересных статей по теме. Забирайте в избранное и читайте полные материалы в свободное время! А в комментариях пишите, полезен ли такой формат и хотите ли вы, чтобы наши авторы разобрали одну или несколько статей подробно.
Magnifier Prompt: Tackling Multimodal Hallucination via Extremely Simple Instructions
Авторы получают на бенчмарке POPE буст, просто добавляя в промпт явную просьбу больше внимания обращать на изображение, а в случае конфликта знаний и содержимого изображения приоритизировать именно изображение.
MLLM can see? Dynamic Correction Decoding for Hallucination Mitigation
Для борьбы с галлюцинациями авторы предлагают костыльный фикс: определять, когда в средних слоях VLM уверена в ответе, и пропагейтить эти знания до финальных слоев, где они могут затираться знаниями LLM. Таким образом они исправляют ситуацию, когда по мере прохождения в более глубокие слои language bias начинает перевешивать токены изображения.
The Curse of Multi-Modalities: Evaluating Hallucinations of Large Multimodal Models across Language, Visual, and Audio
Авторы винят в галлюцинациях "Over reliance on unimodal priors" и" Spurious inter-modality correlations", а на основе своих находок делают бенчмарк для диагностики VLM.
Trust but Verify: Programmatic VLM Evaluation in the Wild
Бенчмарк со сложным пайплайном для оценки галлюцинирования: берем картинки с подробными кэпшнами, строим по ним граф сцены, подаем в LLM, которая возвращает вопросы-ответы и программы верификации для них. Авторы утверждают, что такой подход позволяет разложить модель на helpfulness и trustfulness + делают анализ по этому разбиению. Спойлер: большинство моделей оказываются хороши только по одному из этих аспектов.
Mitigating Hallucinations in Large Vision-Language Models via Summary-Guided Decoding
Авторы считают, что по мере написания кэпшна VLM все больше начинает зависеть от language prior’а, а не от изображения; при этом есть трейдофф между числом галлюцинаций и качеством текста. Для борьбы с проблемой предлагают укорачивать сгенерированный текст, а также используют дополнительную LLM.
Подборку подготовил
CV Time