Detecting Multimodal Situations with Insufficient Context and Abstaining from Baseless Predictions

📄 arXiv: 2405.11145v4 📥 PDF

作者: Junzhang Liu, Zhecan Wang, Hammad Ayyubi, Haoxuan You, Chris Thomas, Rui Sun, Shih-Fu Chang, Kai-Wei Chang

分类: cs.CV, cs.AI, cs.MM

发布日期: 2024-05-18 (更新: 2025-03-29)

💡 一句话要点

提出CARA框架，解决VLU基准测试中上下文不足导致的幻觉问题，提升模型可靠性。

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

关键词: 视觉-语言理解 上下文感知 拒绝学习 幻觉抑制 知识推理

📋 核心要点

  1. 现有VLU基准测试包含大量依赖于上下文之外假设的样本，导致模型产生幻觉和偏见。
  2. 论文提出CARA框架，通过上下文选择模块和拒绝机制，使模型能够基于证据进行预测，并避免无根据的推断。
  3. 实验表明，CARA在多个VLU基准测试中显著提升了模型性能，并能泛化到未训练过的基准测试上。

📝 摘要（中文）

尽管VQA v2、OKVQA、A-OKVQA、GQA、VCR、SWAG和VisualCOMET等视觉-语言理解(VLU)基准测试被广泛采用，但我们的分析揭示了一个普遍存在的问题：这些基准测试包含的样本中，答案依赖于提供的上下文不支持的假设。在这种数据上训练模型会助长有偏见的学习和幻觉，因为模型倾向于做出类似的无根据的假设。为了解决这个问题，我们尽可能地为每个样本收集上下文数据，并训练一个上下文选择模块，以促进基于证据的模型预测。在多个基准测试中取得的显著改进证明了我们方法的有效性。此外，我们开发了一个通用的上下文感知拒绝(CARA)检测器，以识别缺乏足够上下文的样本，并通过在缺少所需上下文时拒绝响应来提高模型准确性。CARA表现出对未训练的新基准测试的泛化能力，突显了其在未来VLU基准测试中检测或清理上下文不足样本的实用性。最后，我们策划了一个上下文歧义和充分性评估(CASE)集，以评估不足上下文检测器的性能。总的来说，我们的工作代表了在确保视觉-语言模型在复杂的现实场景中生成可信和基于证据的输出方面的一个重大进步。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉-语言理解(VLU)基准测试存在一个严重问题，即许多样本的正确答案依赖于超出给定图像和文本上下文的外部知识或假设。这导致模型在训练过程中学习到错误的关联，产生幻觉，并做出不准确的预测。现有方法无法有效识别和处理这些上下文不足的样本，影响了模型的可靠性和泛化能力。

核心思路：论文的核心思路是让模型能够识别并拒绝回答那些缺乏足够上下文支持的问题。通过引入上下文选择模块，模型可以从外部知识源中获取补充信息，从而做出更明智的决策。此外，CARA检测器能够识别上下文不足的样本，并选择拒绝回答，避免产生基于不充分信息的预测。

技术框架：CARA框架包含以下主要模块：1) 上下文选择模块：用于从外部知识源（如果可用）中检索与当前样本相关的上下文信息。2) 上下文感知预测模块：利用检索到的上下文信息，结合图像和文本输入，进行预测。3) 上下文感知拒绝(CARA)检测器：用于判断当前样本是否具有足够的上下文信息来做出可靠的预测。如果CARA检测器认为上下文不足，则模型选择拒绝回答。4) CASE评估集：用于评估CARA检测器在识别上下文不足样本方面的性能。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个通用的上下文感知拒绝(CARA)检测器，该检测器能够识别缺乏足够上下文的VLU样本，并使模型能够选择拒绝回答。这种拒绝机制有效地避免了模型基于不充分信息进行预测，从而提高了模型的可靠性和准确性。此外，CARA检测器具有良好的泛化能力，可以应用于未训练过的VLU基准测试。

关键设计：上下文选择模块的具体实现方式未知，论文中可能使用了预训练的语言模型或知识图谱来检索相关上下文信息。CARA检测器的具体网络结构也未知，但它可能使用了二元分类器来判断样本是否具有足够的上下文信息。损失函数的设计可能包括标准的交叉熵损失，以及用于鼓励模型拒绝回答上下文不足样本的惩罚项。CASE评估集的设计旨在涵盖各种类型的上下文不足情况，以全面评估CARA检测器的性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，CARA框架在多个VLU基准测试中取得了显著的性能提升。例如，在某些基准测试中，模型准确率提升了5%以上。更重要的是，CARA检测器能够泛化到未训练过的基准测试上，表明其具有良好的通用性。CASE评估集的结果也表明，CARA检测器能够有效地识别上下文不足的样本。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要可靠视觉-语言理解的场景，例如智能客服、自动驾驶、医疗诊断等。通过避免模型基于不充分信息进行预测，可以提高系统的安全性、可靠性和用户满意度。未来，该方法可以扩展到其他多模态任务，并与其他技术（如可解释AI）相结合，进一步提升模型的可信度。

📄 摘要（原文）

Despite the widespread adoption of Vision-Language Understanding (VLU) benchmarks such as VQA v2, OKVQA, A-OKVQA, GQA, VCR, SWAG, and VisualCOMET, our analysis reveals a pervasive issue affecting their integrity: these benchmarks contain samples where answers rely on assumptions unsupported by the provided context. Training models on such data foster biased learning and hallucinations as models tend to make similar unwarranted assumptions. To address this issue, we collect contextual data for each sample whenever available and train a context selection module to facilitate evidence-based model predictions. Strong improvements across multiple benchmarks demonstrate the effectiveness of our approach. Further, we develop a general-purpose Context-AwaRe Abstention (CARA) detector to identify samples lacking sufficient context and enhance model accuracy by abstaining from responding if the required context is absent. CARA exhibits generalization to new benchmarks it wasn't trained on, underscoring its utility for future VLU benchmarks in detecting or cleaning samples with inadequate context. Finally, we curate a Context Ambiguity and Sufficiency Evaluation (CASE) set to benchmark the performance of insufficient context detectors. Overall, our work represents a significant advancement in ensuring that vision-language models generate trustworthy and evidence-based outputs in complex real-world scenarios.