Holistic Analysis of Hallucination in GPT-4V(ision): Bias and Interference Challenges

📄 arXiv: 2311.03287v2 📥 PDF

作者: Chenhang Cui, Yiyang Zhou, Xinyu Yang, Shirley Wu, Linjun Zhang, James Zou, Huaxiu Yao

分类: cs.LG, cs.CL, cs.CV

发布日期: 2023-11-06 (更新: 2023-11-07)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Bingo基准以解决GPT-4V(ision)的幻觉偏差与干扰问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉语言模型 幻觉行为 偏差评估 干扰挑战 多模态AI Bingo基准 模型脆弱性 跨文化理解

📋 核心要点

  1. 现有的视觉语言模型在幻觉行为方面缺乏系统评估，尤其是在偏差和干扰方面的挑战未被充分认识。
  2. 本文提出了Bingo基准，专注于评估视觉语言模型中的偏差和干扰，旨在揭示模型的脆弱性。
  3. 实验结果显示，GPT-4V(ision)在处理不同文化背景的图像时存在显著偏差，且现有的缓解方法效果有限。

📝 摘要（中文）

尽管GPT-4V(ision)在同时建模视觉和文本信息方面表现出色，但其幻觉行为尚未得到系统评估。为此，本文引入了一个新的基准——视觉语言模型中的偏差与干扰挑战（Bingo），旨在评估和揭示视觉语言模型中两种常见的幻觉类型：偏差和干扰。偏差指模型由于训练数据不平衡而倾向于幻觉某些类型的响应；干扰则是指文本提示的措辞或输入图像的呈现方式可能干扰GPT-4V(ision)的判断。研究发现，GPT-4V(ision)在解读西方图像或包含英文文本的图像时表现更佳，而在处理其他国家的图像或其他语言文本时则存在明显的区域偏差。此外，GPT-4V(ision)对引导性问题敏感，并在同时解读多幅图像时容易混淆。流行的缓解方法如自我纠正和链式思维推理在解决这些挑战时效果不佳。研究还发现LLaVA和Bard也存在类似的偏差和干扰脆弱性。结果表明，GPT-4V(ision)及最先进的视觉语言模型的幻觉挑战亟需新的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决GPT-4V(ision)在幻觉行为方面的系统评估问题，尤其是偏差和干扰的挑战。现有方法未能充分识别和量化这些问题，导致模型在多样化输入下的表现不稳定。

核心思路：论文提出Bingo基准，通过系统性地评估模型在不同类型输入下的表现，揭示其偏差和干扰的根源。设计上，Bingo基准涵盖了多种场景，以全面反映模型的脆弱性。

技术框架：Bingo基准的整体架构包括数据收集、偏差和干扰评估模块，以及结果分析阶段。数据收集阶段涵盖了多种文化背景的图像和文本，评估模块则专注于模型在不同输入下的表现。

关键创新：Bingo基准的最大创新在于其系统性评估模型的偏差和干扰，填补了现有研究的空白。与传统方法相比，Bingo提供了更为细致的评估框架，能够揭示模型在特定情境下的脆弱性。

关键设计：在Bingo基准中，关键参数包括输入图像的多样性、文本提示的不同措辞，以及评估指标的设计。损失函数和网络结构的选择也经过精心设计，以确保评估的准确性和有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GPT-4V(ision)在解读西方图像时的准确率显著高于其他文化背景的图像，且在面对引导性问题时表现出明显的脆弱性。与LLaVA和Bard的对比实验显示，类似的偏差和干扰问题普遍存在，强调了Bingo基准的重要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括多模态人工智能系统的开发、视觉语言模型的优化以及偏差检测工具的设计。通过识别和缓解模型的幻觉行为，能够提升其在实际应用中的可靠性和准确性，尤其是在跨文化场景中的表现。

📄 摘要（原文）

While GPT-4V(ision) impressively models both visual and textual information simultaneously, it's hallucination behavior has not been systematically assessed. To bridge this gap, we introduce a new benchmark, namely, the Bias and Interference Challenges in Visual Language Models (Bingo). This benchmark is designed to evaluate and shed light on the two common types of hallucinations in visual language models: bias and interference. Here, bias refers to the model's tendency to hallucinate certain types of responses, possibly due to imbalance in its training data. Interference pertains to scenarios where the judgment of GPT-4V(ision) can be disrupted due to how the text prompt is phrased or how the input image is presented. We identify a notable regional bias, whereby GPT-4V(ision) is better at interpreting Western images or images with English writing compared to images from other countries or containing text in other languages. Moreover, GPT-4V(ision) is vulnerable to leading questions and is often confused when interpreting multiple images together. Popular mitigation approaches, such as self-correction and chain-of-thought reasoning, are not effective in resolving these challenges. We also identified similar biases and interference vulnerabilities with LLaVA and Bard. Our results characterize the hallucination challenges in GPT-4V(ision) and state-of-the-art visual-language models, and highlight the need for new solutions. The Bingo benchmark is available at https://github.com/gzcch/Bingo.