HalluciDoctor: Mitigating Hallucinatory Toxicity in Visual Instruction Data
作者: Qifan Yu, Juncheng Li, Longhui Wei, Liang Pang, Wentao Ye, Bosheng Qin, Siliang Tang, Qi Tian, Yueting Zhuang
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2023-11-22 (更新: 2024-03-25)
备注: Accepted by CVPR 2024
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出HalluciDoctor以解决视觉指令数据中的幻觉毒性问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态大型语言模型 幻觉检测 视觉指令数据 数据消除 对抗性扩展 机器学习 模型鲁棒性
📋 核心要点
- 现有的多模态大型语言模型在处理机器生成的指令数据时，容易受到幻觉现象的影响，导致输出不准确。
- 本文提出的HalluciDoctor框架，通过交叉检查方法自动检测和消除训练数据中的幻觉，提升模型的准确性。
- 实验结果显示，HalluciDoctor能够相对减少44.6%的幻觉，同时在性能上与LLaVA模型保持竞争力。
📝 摘要（中文）
多模态大型语言模型（MLLMs）在机器生成的指令跟随数据上表现出色，但其中的幻觉现象可能导致不准确的输出。本文探讨了不同类型的幻觉（如对象、关系、属性幻觉），并提出了一种新的幻觉检测和消除框架HalluciDoctor，基于交叉检查的范式，自动识别和消除训练数据中的幻觉。此外，研究发现长尾对象共现导致的虚假相关性也会引发幻觉。通过对抗性视觉指令扩展来平衡数据分布，从而增强MLLMs对幻觉的抵抗力。实验表明，该方法成功减少了44.6%的幻觉，并在性能上与LLaVA保持竞争力。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决多模态大型语言模型在处理机器生成的视觉指令数据时出现的幻觉现象，现有方法未能有效识别和消除这些幻觉，导致模型输出不准确。
核心思路：HalluciDoctor框架的核心思路是基于人类识别事实错误的能力，通过交叉检查的方式自动检测和消除训练数据中的幻觉，从而提升模型的表现。
技术框架：该框架主要包括幻觉检测模块和数据消除模块。幻觉检测模块负责识别数据中的幻觉，而数据消除模块则负责清理这些幻觉，确保训练数据的准确性。
关键创新：HalluciDoctor的创新点在于其交叉检查的检测机制，能够有效识别多种类型的幻觉，并通过对抗性扩展技术平衡数据分布，增强模型的鲁棒性。与现有方法相比，HalluciDoctor在幻觉消除的有效性上具有显著提升。
关键设计：在设计上，HalluciDoctor采用了特定的损失函数来优化幻觉检测的准确性，并通过长尾对象共现分析来识别虚假相关性，确保模型在多样化数据上的表现。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，HalluciDoctor成功减少了44.6%的幻觉，相较于基线模型LLaVA，保持了竞争力的性能。这一成果展示了该方法在幻觉消除方面的有效性和实用性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能助手、自动化内容生成和多模态交互系统等。通过提升模型对幻觉的抵抗力，HalluciDoctor能够在实际应用中提供更为准确和可靠的输出，进而推动多模态AI技术的发展。
📄 摘要（原文）
Multi-modal Large Language Models (MLLMs) tuned on machine-generated instruction-following data have demonstrated remarkable performance in various multi-modal understanding and generation tasks. However, the hallucinations inherent in machine-generated data, which could lead to hallucinatory outputs in MLLMs, remain under-explored. This work aims to investigate various hallucinations (i.e., object, relation, attribute hallucinations) and mitigate those hallucinatory toxicities in large-scale machine-generated visual instruction datasets. Drawing on the human ability to identify factual errors, we present a novel hallucination detection and elimination framework, HalluciDoctor, based on the cross-checking paradigm. We use our framework to identify and eliminate hallucinations in the training data automatically. Interestingly, HalluciDoctor also indicates that spurious correlations arising from long-tail object co-occurrences contribute to hallucinations. Based on that, we execute counterfactual visual instruction expansion to balance data distribution, thereby enhancing MLLMs' resistance to hallucinations. Comprehensive experiments on hallucination evaluation benchmarks show that our method successfully mitigates 44.6% hallucinations relatively and maintains competitive performance compared to LLaVA. The data and code for this paper are publicly available. \url{https://github.com/Yuqifan1117/HalluciDoctor}.