Generating Faithful and Salient Text from Multimodal Data

📄 arXiv: 2409.03961v1 📥 PDF

作者: Tahsina Hashem, Weiqing Wang, Derry Tanti Wijaya, Mohammed Eunus Ali, Yuan-Fang Li

分类: cs.CV

发布日期: 2024-09-06

💡 一句话要点

提出基于视觉评论模型的框架，提升多模态数据生成文本的真实性和显著性。

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

关键词: 多模态学习 文本生成 幻觉抑制 视觉评论模型 显著性检测

📋 核心要点

  1. 大型多模态模型在文本生成中存在幻觉问题，且对视觉显著特征的捕捉能力不足。
  2. 论文提出训练一个小型视觉评论模型，识别并纠正生成文本中的幻觉和非显著特征，同时提取显著图像特征。
  3. 实验结果表明，该框架能有效提升多模态模型生成文本的真实性和显著性，优于现有减少幻觉的方法。

📝 摘要（中文）

大型多模态模型（LMMs）在许多多模态任务上表现出色，但生成文本时仍可能产生幻觉。它们从视觉数据中检测显著特征的能力也不明确。本文开发了一个框架，用于从混合模态数据（包括图像和结构化数据，如知识图谱或表格）中生成真实且显著的文本。具体来说，我们训练了一个小型视觉评论模型，以识别图像模态中产生的幻觉和非显著特征。该评论模型还生成一个显著图像特征列表。此信息用于后编辑步骤，以提高生成质量。在两个数据集上的实验表明，我们的框架提高了LMMs生成质量的真实性和显著性，优于最近旨在减少幻觉的技术。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型多模态模型在生成文本时，容易出现“幻觉”现象，即生成的内容与输入的多模态数据（特别是图像）不一致，或者生成的文本未能准确反映图像中的显著特征。现有方法难以有效解决这些问题，导致生成文本的质量不高。

核心思路：论文的核心思路是引入一个视觉评论模型（Vision Critic Model），该模型专门用于评估和改进多模态模型生成的文本。通过训练该评论模型来识别生成文本中与图像不符或不显著的部分，并利用这些信息来指导文本的后编辑，从而提高生成文本的真实性和显著性。

技术框架：整体框架包含以下几个主要步骤：1) 使用大型多模态模型（LMM）从混合模态数据（图像和结构化数据）生成初始文本。2) 使用训练好的视觉评论模型对生成的文本进行评估，识别出幻觉和非显著特征，并生成显著图像特征列表。3) 利用评论模型提供的反馈信息，对初始生成的文本进行后编辑，以提高其真实性和显著性。

关键创新：最重要的创新点在于引入了视觉评论模型的概念，并将其应用于多模态文本生成任务中。与以往直接优化生成模型的方法不同，该方法通过一个独立的评论模型来评估和改进生成结果，从而更有效地解决幻觉和显著性问题。

关键设计：视觉评论模型是一个小型神经网络，其输入是图像和生成的文本，输出是文本中每个词语的置信度得分，表示该词语是否真实且显著。损失函数的设计目标是使评论模型能够准确识别幻觉和非显著特征。后编辑步骤的具体实现方式未知，但可能包括基于评论模型输出的重排序、替换或删除等操作。论文中提到使用了两个数据集进行实验，但未提供关于数据集的具体信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该框架在两个数据集上均能有效提升大型多模态模型生成文本的真实性和显著性，优于现有的减少幻觉的技术。具体的性能提升数据未知，但论文强调了其优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要从多模态数据生成文本的场景，例如图像描述、视觉问答、报告生成等。通过提高生成文本的真实性和显著性，可以提升用户体验，并为下游任务提供更可靠的信息。

📄 摘要（原文）

While large multimodal models (LMMs) have obtained strong performance on many multimodal tasks, they may still hallucinate while generating text. Their performance on detecting salient features from visual data is also unclear. In this paper, we develop a framework to generate faithful and salient text from mixed-modal data, which includes images and structured data ( represented in knowledge graphs or tables). Specifically, we train a small vision critic model to identify hallucinated and non-salient features from the image modality. The critic model also generates a list of salient image features. This information is used in the post editing step to improve the generation quality. Experiments on two datasets show that our framework improves LMMs' generation quality on both faithfulness and saliency, outperforming recent techniques aimed at reducing hallucination.