The Curse of Multi-Modalities: Evaluating Hallucinations of Large Multimodal Models across Language, Visual, and Audio
作者: Sicong Leng, Yun Xing, Zesen Cheng, Yang Zhou, Hang Zhang, Xin Li, Deli Zhao, Shijian Lu, Chunyan Miao, Lidong Bing
分类: cs.CV
发布日期: 2024-10-16
备注: Project Page: cmm-damovl.site
💡 一句话要点
提出CMM基准，系统评估大型多模态模型在语言、视觉和音频上的幻觉问题。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 大型多模态模型 幻觉评估 跨模态融合 CMM基准
📋 核心要点
- 现有大型多模态模型易受幻觉影响，即生成内容与输入不符，限制了实际应用。
- 论文提出CMM基准，旨在系统评估语言、视觉和音频三种模态下LMMs的幻觉问题。
- 研究揭示了单模态先验的过度依赖和虚假模态相关性是导致幻觉的关键因素。
📝 摘要（中文）
大型多模态模型（LMMs）在各种任务中表现出显著的性能提升，但它们仍然容易产生幻觉，即生成的文本输出与实际的多模态输入不符。这限制了它们在现实场景中的应用。本文首次系统地研究了LMMs在语言、视觉和音频三种模态上的幻觉问题。研究揭示了幻觉的两个主要原因：过度依赖单模态先验和虚假的多模态相关性。为了应对这些挑战，我们提出了名为“多模态诅咒”（CMM）的基准，用于全面评估LMMs中的幻觉，并详细分析其根本问题。研究结果强调了模态融合中的不平衡和训练数据的偏差等关键漏洞，突出了平衡跨模态学习和增强幻觉缓解策略的必要性。基于我们的观察和发现，我们提出了可以提高LMMs可靠性的潜在研究方向。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型多模态模型（LMMs）中普遍存在的幻觉问题，即模型生成的文本输出与实际输入的多模态信息不一致。现有方法缺乏对多模态幻觉的系统性评估，难以有效识别和缓解这些问题。特别是，现有方法没有充分考虑语言、视觉和音频三种模态之间的相互作用以及可能产生的幻觉。
核心思路：论文的核心思路是通过构建一个全面的评估基准（CMM），来系统地测量和分析LMMs在处理多模态信息时产生的幻觉。该基准旨在揭示导致幻觉的根本原因，例如过度依赖单模态先验知识和模态间的虚假相关性。通过深入分析这些原因，可以为开发更可靠的LMMs提供指导。
技术框架：CMM基准包含多个评估任务，每个任务都设计用于测试LMMs在特定类型的多模态幻觉上的表现。这些任务涵盖了语言、视觉和音频三种模态的各种组合。评估过程包括向LMMs提供多模态输入，并分析其生成的文本输出，以确定是否存在与输入信息不符的幻觉。基准还提供了一套评估指标，用于量化幻觉的严重程度和频率。
关键创新：该论文的关键创新在于首次系统性地研究了LMMs在语言、视觉和音频三种模态上的幻觉问题，并提出了一个专门用于评估这些幻觉的基准（CMM）。与现有方法相比，CMM更加全面和细致，能够更准确地识别和分析多模态幻觉的根本原因。此外，该研究还揭示了单模态先验的过度依赖和模态间的虚假相关性是导致幻觉的关键因素。
关键设计：CMM基准的设计考虑了多种因素，包括模态组合的多样性、任务的难度和评估指标的有效性。为了确保评估的全面性，CMM包含了各种类型的多模态输入，例如图像和文本、音频和文本、图像和音频等。任务的设计旨在挑战LMMs的推理能力和对多模态信息的理解能力。评估指标包括准确率、一致性和流畅性等，用于量化幻觉的严重程度和频率。具体的参数设置和网络结构取决于被评估的LMMs。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出了CMM基准，并使用该基准对现有LMMs进行了评估，揭示了它们在处理多模态信息时存在的幻觉问题。实验结果表明，LMMs在某些类型的多模态输入上容易产生幻觉，尤其是在涉及音频模态时。研究还发现，LMMs过度依赖单模态先验知识，导致在模态融合时出现偏差。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的展示。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于提升多模态对话系统、智能助手、多媒体内容理解等领域的可靠性。通过CMM基准，开发者可以系统地评估和改进LMMs的抗幻觉能力，从而提高其在实际应用中的可信度和安全性。未来，该研究有望推动多模态学习领域的发展，促进更可靠、更智能的人工智能系统的构建。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in large multimodal models (LMMs) have significantly enhanced performance across diverse tasks, with ongoing efforts to further integrate additional modalities such as video and audio. However, most existing LMMs remain vulnerable to hallucinations, the discrepancy between the factual multimodal input and the generated textual output, which has limited their applicability in various real-world scenarios. This paper presents the first systematic investigation of hallucinations in LMMs involving the three most common modalities: language, visual, and audio. Our study reveals two key contributors to hallucinations: overreliance on unimodal priors and spurious inter-modality correlations. To address these challenges, we introduce the benchmark The Curse of Multi-Modalities (CMM), which comprehensively evaluates hallucinations in LMMs, providing a detailed analysis of their underlying issues. Our findings highlight key vulnerabilities, including imbalances in modality integration and biases from training data, underscoring the need for balanced cross-modal learning and enhanced hallucination mitigation strategies. Based on our observations and findings, we suggest potential research directions that could enhance the reliability of LMMs.