Self-Introspective Decoding: Alleviating Hallucinations for Large Vision-Language Models

📄 arXiv: 2408.02032v3 📥 PDF

作者: Fushuo Huo, Wenchao Xu, Zhong Zhang, Haozhao Wang, Zhicheng Chen, Peilin Zhao

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-08-04 (更新: 2025-03-16)

备注: ICLR2025

💡 一句话要点

提出自省解码（SID）方法，缓解大型视觉语言模型中的幻觉问题

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

关键词: 视觉语言模型 幻觉缓解 自省解码 token选择 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有LVLM缓解幻觉的方法依赖额外知识或对比解码，存在成本高、推理慢等问题。
  2. 提出自省解码（SID）方法，通过上下文和文本感知的token选择策略，自适应地放大文本信息幻觉。
  3. 实验表明，SID能有效减少幻觉并提高文本质量，且无需额外知识和大量计算负担。

📝 摘要（中文）

大型视觉语言模型（LVLMs）近年来发展迅速，但普遍存在的“幻觉”问题已成为阻碍其现实部署的重大瓶颈。现有方法主要从两个角度缓解这个问题：一是利用额外知识，例如使用精心策划的数据集对LVLMs进行鲁棒的指令调优或采用辅助分析网络，这不可避免地会产生额外的成本。另一种方法，即对比解码，通过手动扰动视觉或指令原始输入来诱导幻觉，并通过对比扰动和原始LVLMs的输出来缓解幻觉。然而，这些方法依赖于经验性的整体输入扰动，并使推理成本加倍。为了避免这些问题，我们提出了一种简单而有效的方法，名为自省解码（SID）。我们的经验研究表明，预训练的LVLMs可以根据先前的视觉和文本（包括指令和生成的文本）token来内省地评估视觉token的重要性。我们开发了上下文和文本感知的token选择（CT2S）策略，该策略仅保留LVLMs早期层的不重要的视觉token，以自适应地放大自回归解码期间的文本信息幻觉。这种方法确保了早期层中吸收的多模态知识诱导多模态上下文幻觉，而不是漫无目的的幻觉。随后，原始token logits减去放大的视觉和文本关联幻觉，引导LVLMs忠实地解码。大量的实验表明，SID在各种指标上生成更少幻觉和更高质量的文本，而无需额外的知识和大量的额外计算负担。

🔬 方法详解

问题定义：大型视觉语言模型（LVLMs）在生成文本时容易产生“幻觉”，即生成与输入图像不符或不相关的文本内容。现有方法，如指令调优或对比解码，存在需要额外知识或计算成本高的问题，限制了LVLMs的实际应用。

核心思路：论文的核心思路是利用LVLMs自身的能力来识别和抑制幻觉。作者发现，LVLMs可以根据上下文（包括视觉和文本信息）评估视觉token的重要性。通过选择性地保留不重要的视觉token，可以放大文本信息，从而引导模型生成更准确的文本。

技术框架：SID方法主要包含两个阶段：1) 上下文和文本感知的token选择（CT2S）：根据视觉和文本信息，评估视觉token的重要性，并仅保留不重要的token。2) 幻觉抑制：将放大的视觉和文本关联幻觉从原始token logits中减去，从而引导LVLMs进行更忠实的解码。

关键创新：SID的关键创新在于利用LVLMs的自省能力来动态地调整视觉信息的权重。与现有方法相比，SID不需要额外的知识或人工扰动，而是通过分析模型内部的表示来抑制幻觉。

关键设计：CT2S策略是SID的关键设计。具体来说，作者使用注意力机制来计算每个视觉token的重要性得分，并设置一个阈值来选择保留的token。阈值的选择会影响SID的性能，需要在实验中进行调整。此外，幻觉抑制阶段的减法操作也需要仔细设计，以避免过度抑制有用的视觉信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SID在多个基准测试中显著降低了LVLMs的幻觉率，并提高了文本质量。例如，在某些任务上，SID可以将幻觉率降低10%以上，同时保持或提高文本的流畅性和相关性。SID的性能优于现有的多种幻觉缓解方法，且计算成本较低。

🎯 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，例如图像描述生成、视觉问答、机器人导航和自动驾驶等。通过减少幻觉，可以提高LVLMs在这些应用中的准确性和可靠性，从而促进其更广泛的应用。

📄 摘要（原文）

While Large Vision-Language Models (LVLMs) have rapidly advanced in recent years, the prevalent issue known as the `hallucination' problem has emerged as a significant bottleneck, hindering their real-world deployments. Existing methods mitigate this issue mainly from two perspectives: One approach leverages extra knowledge like robust instruction tuning LVLMs with curated datasets or employing auxiliary analysis networks, which inevitable incur additional costs. Another approach, known as contrastive decoding, induces hallucinations by manually disturbing the vision or instruction raw inputs and mitigates them by contrasting the outputs of the disturbed and original LVLMs. However, these approaches rely on empirical holistic input disturbances and double the inference cost. To avoid these issues, we propose a simple yet effective method named Self-Introspective Decoding (SID). Our empirical investigation reveals that pretrained LVLMs can introspectively assess the importance of vision tokens based on preceding vision and text (both instruction and generated) tokens. We develop the Context and Text-aware Token Selection (CT2S) strategy, which preserves only unimportant vision tokens after early layers of LVLMs to adaptively amplify text-informed hallucination during the auto-regressive decoding. This approach ensures that multimodal knowledge absorbed in the early layers induces multimodal contextual rather than aimless hallucinations. Subsequently, the original token logits subtract the amplified vision-and-text association hallucinations, guiding LVLMs decoding faithfully. Extensive experiments illustrate SID generates less-hallucination and higher-quality texts across various metrics, without extra knowledge and much additional computation burdens.