A Survey of Hallucination in Large Visual Language Models

📄 arXiv: 2410.15359v1 📥 PDF

作者: Wei Lan, Wenyi Chen, Qingfeng Chen, Shirui Pan, Huiyu Zhou, Yi Pan

分类: cs.AI

发布日期: 2024-10-20

💡 一句话要点

综述性研究：针对大型视觉语言模型幻觉问题的成因、缓解方法与评估基准进行全面分析

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

关键词: 大型视觉语言模型 幻觉问题 幻觉缓解 幻觉纠正 评估基准 多模态学习 视觉问答

📋 核心要点

  1. 大型视觉语言模型虽然强大，但其产生的幻觉限制了其应用潜力，需要系统性的研究和解决。
  2. 该综述旨在全面分析LVLM中幻觉问题的成因，并总结现有的缓解和纠正方法，为后续研究提供指导。
  3. 论文还介绍了用于评估LVLM幻觉的基准数据集，并提出了未来提升LVLM可靠性的研究方向。

📝 摘要（中文）

大型视觉语言模型（LVLMs）通过在大型语言模型（LLMs）的基础上集成视觉模态，增强了用户交互并丰富了用户体验，展现了强大的信息处理和生成能力。然而，幻觉现象的存在限制了LVLM在各个领域的潜力和实际效用。尽管大量工作致力于幻觉的缓解和纠正，但很少有综述对该问题进行总结。本综述首先介绍了LVLM和幻觉的背景。然后，介绍了LVLM的结构和幻觉产生的主要原因。进一步地，总结了最近关于幻觉纠正和缓解的工作。此外，从判断和生成角度介绍了LVLM可用的幻觉评估基准。最后，我们提出了一些未来的研究方向，以提高LVLM的可靠性和实用性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型视觉语言模型（LVLMs）中普遍存在的幻觉问题。现有方法虽然在缓解和纠正幻觉方面取得了一些进展，但缺乏系统性的总结和分析，难以指导未来的研究方向。因此，本研究旨在对LVLM中的幻觉问题进行全面综述，包括其成因、缓解方法和评估基准。

核心思路：论文的核心思路是对现有关于LVLM幻觉问题的研究进行梳理、分类和总结，从而为研究人员提供一个全面的视角，了解该领域的研究现状和未来发展趋势。通过分析幻觉的成因，可以更好地设计有效的缓解方法；通过总结现有的缓解方法，可以为未来的研究提供借鉴；通过介绍评估基准，可以促进LVLM幻觉问题的客观评估和比较。

技术框架：该综述的技术框架主要包括以下几个部分：首先，介绍LVLM和幻觉的背景知识，为读者提供必要的上下文信息。其次，分析LVLM的结构和幻觉产生的主要原因，为后续的缓解方法研究提供理论基础。然后，总结最近关于幻觉纠正和缓解的工作，并将其进行分类和比较。此外，从判断和生成角度介绍LVLM可用的幻觉评估基准。最后，提出一些未来的研究方向，以提高LVLM的可靠性和实用性。

关键创新：该综述的关键创新在于其全面性和系统性。它不仅总结了现有的幻觉缓解方法，还分析了幻觉的成因和评估基准，从而为研究人员提供了一个完整的LVLM幻觉问题研究框架。此外，该综述还提出了未来可能的研究方向，为该领域的发展提供了指导。

关键设计：该综述的关键设计在于其结构化的组织方式。通过将内容分为背景介绍、成因分析、缓解方法总结、评估基准介绍和未来研究方向展望等几个部分，使得读者可以清晰地了解LVLM幻觉问题的各个方面。此外，该综述还使用了大量的图表和表格来总结和比较不同的方法，从而提高了可读性和易理解性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该综述总结了现有的幻觉缓解方法，并分析了幻觉的成因和评估基准，为研究人员提供了一个完整的LVLM幻觉问题研究框架。此外，该综述还提出了未来可能的研究方向，例如探索更有效的幻觉检测方法、设计更鲁棒的幻觉缓解策略等。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升各种依赖视觉语言模型进行信息处理和生成的应用，例如智能客服、图像描述、视觉问答、机器人导航等。通过降低幻觉，可以提高这些应用的可靠性和用户体验，并促进LVLM在更广泛领域的应用。

📄 摘要（原文）

The Large Visual Language Models (LVLMs) enhances user interaction and enriches user experience by integrating visual modality on the basis of the Large Language Models (LLMs). It has demonstrated their powerful information processing and generation capabilities. However, the existence of hallucinations has limited the potential and practical effectiveness of LVLM in various fields. Although lots of work has been devoted to the issue of hallucination mitigation and correction, there are few reviews to summary this issue. In this survey, we first introduce the background of LVLMs and hallucinations. Then, the structure of LVLMs and main causes of hallucination generation are introduced. Further, we summary recent works on hallucination correction and mitigation. In addition, the available hallucination evaluation benchmarks for LVLMs are presented from judgmental and generative perspectives. Finally, we suggest some future research directions to enhance the dependability and utility of LVLMs.