ODE: Open-Set Evaluation of Hallucinations in Multimodal Large Language Models
作者: Yahan Tu, Rui Hu, Jitao Sang
分类: cs.CL, cs.CV
发布日期: 2024-09-14 (更新: 2025-07-04)
💡 一句话要点
提出ODE：一种开放集动态评估多模态大语言模型幻觉的方法
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态大语言模型 幻觉评估 开放集评估 动态评估 知识图谱
📋 核心要点
- 现有MLLM幻觉评估基准静态，易受数据污染影响，无法全面评估模型真实幻觉水平。
- ODE利用图结构表示对象概念及其属性关联，动态生成多样化样本，用于评估MLLM的幻觉。
- 实验表明，ODE能有效检测MLLM中更高的幻觉率，揭示数据污染问题，并辅助分析幻觉模式。
📝 摘要（中文）
幻觉是多模态大语言模型（MLLM）面临的持续挑战。然而，现有的幻觉评估基准通常是静态的，这可能会忽略数据污染的潜在风险。为了解决这个问题，我们提出了ODE，一种开放集、动态协议，旨在评估MLLM在存在和属性层面的对象幻觉。ODE采用基于图的结构来表示真实世界的对象概念、它们的属性以及它们之间的分布关联。这种结构有助于基于不同的分布标准提取概念组合，从而生成各种样本，用于评估生成和判别任务中的幻觉的结构化查询。通过生成新的样本、动态的概念组合和不同的分布频率，ODE降低了数据污染的风险，并扩大了评估范围。该协议适用于通用和专门的场景，包括数据有限的场景。实验结果表明了我们协议的有效性，揭示了MLLM在使用ODE生成的样本进行评估时表现出更高的幻觉率，这表明存在潜在的数据污染。此外，这些生成的样本有助于分析幻觉模式和微调模型，为减轻MLLM中的幻觉提供了一种有效的方法。
🔬 方法详解
问题定义：多模态大语言模型（MLLM）的幻觉问题严重影响其可靠性。现有的评估方法依赖于静态数据集，容易受到数据污染的影响，即模型可能已经在训练集中见过测试数据，从而无法真实反映模型的泛化能力和幻觉水平。因此，需要一种能够动态生成样本，降低数据污染风险的评估方法。
核心思路：ODE的核心思路是构建一个基于图的知识表示，该图包含对象概念、属性以及它们之间的分布关联。通过在这个图上进行采样和组合，可以动态生成新的、未见过的数据样本，用于评估MLLM的幻觉。这种动态生成样本的方式可以有效降低数据污染的风险，并扩大评估的范围。
技术框架：ODE的整体框架包括以下几个主要模块：1) 知识图构建：构建一个包含对象概念、属性和分布关联的知识图。2) 样本生成：基于知识图，根据不同的分布标准动态生成新的样本。3) 结构化查询：设计结构化的查询，用于评估MLLM在生成和判别任务中的幻觉。4) 幻觉评估：使用生成的样本和结构化查询，评估MLLM的幻觉率。
关键创新：ODE的关键创新在于其开放集和动态的评估协议。与传统的静态评估方法相比，ODE能够动态生成新的样本，从而降低数据污染的风险，并扩大评估的范围。此外，ODE还采用了一种基于图的知识表示，能够更好地捕捉对象概念、属性以及它们之间的分布关联。
关键设计：ODE的关键设计包括：1) 图结构的构建：使用WordNet等知识库构建对象概念和属性之间的关系图。2) 分布频率的控制：通过调整采样策略，控制生成样本中不同概念组合的分布频率。3) 结构化查询的设计：设计包含存在性判断和属性判断的结构化查询，全面评估MLLM的幻觉。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，使用ODE生成的样本评估MLLM时，幻觉率显著提高，验证了现有基准存在数据污染问题。同时，ODE生成的样本有助于分析幻觉模式，并可用于微调模型，有效降低幻觉。
🎯 应用场景
ODE可应用于多模态大语言模型的幻觉检测与缓解，提升模型在图像理解、视觉问答、图像生成等领域的可靠性。该方法还可用于评估和改进其他类型模型的生成质量，例如文本生成模型，具有广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Hallucination poses a persistent challenge for multimodal large language models (MLLMs). However, existing benchmarks for evaluating hallucinations are generally static, which may overlook the potential risk of data contamination. To address this issue, we propose ODE, an open-set, dynamic protocol designed to evaluate object hallucinations in MLLMs at both the existence and attribute levels. ODE employs a graph-based structure to represent real-world object concepts, their attributes, and the distributional associations between them. This structure facilitates the extraction of concept combinations based on diverse distributional criteria, generating varied samples for structured queries that evaluate hallucinations in both generative and discriminative tasks. Through the generation of new samples, dynamic concept combinations, and varied distribution frequencies, ODE mitigates the risk of data contamination and broadens the scope of evaluation. This protocol is applicable to both general and specialized scenarios, including those with limited data. Experimental results demonstrate the effectiveness of our protocol, revealing that MLLMs exhibit higher hallucination rates when evaluated with ODE-generated samples, which indicates potential data contamination. Furthermore, these generated samples aid in analyzing hallucination patterns and fine-tuning models, offering an effective approach to mitigating hallucinations in MLLMs.