HalluShift++: Bridging Language and Vision through Internal Representation Shifts for Hierarchical Hallucinations in MLLMs

📄 arXiv: 2512.07687v1 📥 PDF

作者: Sujoy Nath, Arkaprabha Basu, Sharanya Dasgupta, Swagatam Das

分类: cs.CL, cs.CV

发布日期: 2025-12-08

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

HalluShift++：通过内部表征偏移弥合语言与视觉，实现多模态大语言模型中的分层幻觉检测

🎯 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 幻觉检测 内部表征偏移 视觉语言理解 层级分析

📋 核心要点

  1. 现有MLLM评估幻觉的方法依赖外部LLM，自身也存在幻觉风险，且领域适应性差。
  2. HalluShift++的核心思想是，幻觉会在MLLM内部层动态中产生可测量的异常。
  3. HalluShift++通过分析内部表征偏移，将幻觉检测扩展到多模态场景，提升了检测效果。

📝 摘要（中文）

多模态大语言模型（MLLMs）在视觉-语言理解任务中表现出卓越的能力。然而，这些模型在生成语言连贯的输出时，常常会产生幻觉，即生成与视觉内容在事实上不一致的描述，这可能会导致不良后果。因此，评估MLLM中的幻觉在模型开发过程中变得至关重要。目前的方法主要依赖于外部LLM评估器，但这些评估器本身也容易产生幻觉，并且在领域适应方面可能存在挑战。本研究提出假设，幻觉表现为MLLM内部层动态中可测量的异常，不仅仅是由于分布偏移，还在于对特定假设进行逐层分析。通过结合这些修改，HalluShift++将幻觉检测的有效性从基于文本的大语言模型（LLM）扩展到多模态场景。我们的代码库可在https://github.com/C0mRD/HalluShift_Plus 获取。

🔬 方法详解

问题定义：多模态大语言模型（MLLMs）在视觉-语言任务中容易产生幻觉，即生成与图像内容不符的描述。现有的幻觉检测方法主要依赖于外部LLM评估器，但这些评估器本身也可能产生幻觉，并且在特定领域或任务上的适应性较差。因此，需要一种更可靠、更具适应性的幻觉检测方法。

核心思路：该论文的核心思路是，MLLM产生幻觉并非仅仅是由于输入数据的分布偏移，而是反映在模型内部的表征变化上。通过分析模型内部不同层的表征，可以检测到与幻觉相关的异常模式。这种方法避免了依赖外部评估器，从而降低了幻觉检测过程中的偏差。

技术框架：HalluShift++的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 输入多模态数据（图像和文本提示）；2) 通过MLLM进行处理，提取不同层的内部表征；3) 分析这些内部表征的偏移情况，例如计算层间表征的距离或差异；4) 基于分析结果，判断是否存在幻觉。具体来说，该方法关注特定假设下的逐层分析，从而更精确地定位幻觉产生的层级。

关键创新：HalluShift++的关键创新在于它将幻觉检测从依赖外部评估器转变为分析模型内部表征的偏移。这种内部视角能够更直接地捕捉到幻觉产生的根源，并且避免了外部评估器带来的偏差。此外，该方法还强调了对特定假设的逐层分析，从而提高了幻觉检测的精度。

关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：1) 如何选择合适的层进行表征提取和分析；2) 如何定义和计算表征偏移的度量，例如使用余弦相似度、欧氏距离等；3) 如何设置阈值来判断是否存在显著的表征偏移，从而判定是否存在幻觉；4) 损失函数的设计（如果涉及到微调或训练），以及网络结构的调整（如果对MLLM进行了修改）。这些细节在论文中应该有更详细的描述，但摘要中未明确提及。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

由于摘要中没有提供具体的实验结果，因此无法总结实验亮点。需要查阅论文全文才能了解HalluShift++在具体数据集上的性能表现，以及与现有方法的对比情况。例如，在某个幻觉检测基准测试中，HalluShift++可能比现有方法提高了多少精度或召回率。

🎯 应用场景

HalluShift++可应用于各种需要可靠多模态信息处理的场景，例如自动驾驶、医疗诊断、智能客服等。通过提高MLLM的可靠性，可以减少错误信息带来的风险，提升用户体验。未来，该方法可以进一步扩展到其他多模态任务，并与其他幻觉缓解技术相结合，构建更安全、更可信赖的人工智能系统。

📄 摘要（原文）

Multimodal Large Language Models (MLLMs) have demonstrated remarkable capabilities in vision-language understanding tasks. While these models often produce linguistically coherent output, they often suffer from hallucinations, generating descriptions that are factually inconsistent with the visual content, potentially leading to adverse consequences. Therefore, the assessment of hallucinations in MLLM has become increasingly crucial in the model development process. Contemporary methodologies predominantly depend on external LLM evaluators, which are themselves susceptible to hallucinations and may present challenges in terms of domain adaptation. In this study, we propose the hypothesis that hallucination manifests as measurable irregularities within the internal layer dynamics of MLLMs, not merely due to distributional shifts but also in the context of layer-wise analysis of specific assumptions. By incorporating such modifications, \textsc{\textsc{HalluShift++}} broadens the efficacy of hallucination detection from text-based large language models (LLMs) to encompass multimodal scenarios. Our codebase is available at https://github.com/C0mRD/HalluShift_Plus.