Reducing Hallucinations in Vision-Language Models via Latent Space Steering

📄 arXiv: 2410.15778v2 📥 PDF

作者: Sheng Liu, Haotian Ye, Lei Xing, James Zou

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG, cs.MM

发布日期: 2024-10-21 (更新: 2024-10-22)

备注: 21 pages

💡 一句话要点

提出VTI：通过隐空间引导减少视觉-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 隐空间引导 测试时干预 视觉特征稳定性

📋 核心要点

  1. LVLMs中的幻觉问题源于视觉输入和文本输出的不对齐，现有方法难以有效解决。
  2. VTI通过在推理时干预隐空间，增强视觉特征的稳定性，从而减少LVLMs的幻觉。
  3. 实验表明，VTI在减少幻觉方面优于现有方法，且无需额外训练成本，易于部署。

📝 摘要（中文）

幻觉现象对大型视觉-语言模型(LVLMs)的应用构成挑战。与大型语言模型(LLMs)不同，LVLMs中的幻觉通常源于视觉输入和文本输出之间的不一致。本文研究了幻觉的潜在机制，重点关注LVLMs区别于LLMs的独特结构。我们发现，幻觉通常源于文本解码器对视觉输入的敏感性，这是图像编码器和文本解码器分别进行预训练时出现的自然现象。受此启发，我们引入了视觉和文本干预(VTI)，这是一种新颖的技术，旨在通过在推理过程中引导隐空间表示来增强视觉特征的稳定性，从而减少幻觉。作为一种与任务无关的测试时干预，VTI可以轻松应用于任何问题，而无需额外成本。大量实验表明，它可以有效地减少幻觉，并在多个指标上优于基线方法，突出了视觉特征稳定性在LVLMs中的关键作用。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型视觉-语言模型（LVLMs）中存在的幻觉问题。现有方法通常难以有效对齐视觉和文本信息，导致模型生成与视觉输入不符的文本描述。这种幻觉现象严重阻碍了LVLMs在实际应用中的部署。

核心思路：论文的核心思路是通过干预LVLMs的隐空间表示，增强视觉特征的稳定性。作者认为，由于图像编码器和文本解码器通常是独立预训练的，文本解码器对视觉输入的敏感性是导致幻觉的关键因素。因此，通过在推理时对隐空间进行引导，可以减少文本解码器对视觉输入的过度依赖，从而降低幻觉发生的概率。

技术框架：VTI (Visual and Textual Intervention) 是一种测试时干预方法，无需额外的训练。其整体流程包括：1) 获取视觉和文本的隐空间表示；2) 对隐空间表示进行干预，增强视觉特征的稳定性；3) 使用干预后的隐空间表示生成文本描述。具体来说，VTI通过计算视觉和文本隐空间表示之间的相似度，并根据相似度调整隐空间表示，从而实现视觉和文本信息的对齐。

关键创新：VTI的关键创新在于其测试时干预的特性，以及对视觉特征稳定性的关注。与需要额外训练或微调的方法不同，VTI可以直接应用于现有的LVLMs，无需修改模型结构或参数。此外，VTI通过直接干预隐空间表示，有效地增强了视觉特征的稳定性，从而减少了幻觉的发生。

关键设计：VTI的关键设计包括：1) 相似度度量方式的选择，用于衡量视觉和文本隐空间表示之间的相关性；2) 干预强度的控制，用于平衡视觉特征的稳定性和文本生成的多样性；3) 隐空间表示的选择，不同的隐空间层可能对幻觉的影响不同。论文中可能探讨了不同的相似度度量方式、干预强度和隐空间层选择对VTI性能的影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，VTI在多个数据集上显著降低了LVLMs的幻觉率，并在多个指标上优于基线方法。具体的性能提升数据（例如，幻觉率降低百分比）需要在论文中查找。VTI的优势在于其简单性和有效性，无需额外训练成本即可实现显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于需要可靠视觉信息理解的场景，例如图像描述生成、视觉问答、机器人导航等。通过减少LVLMs的幻觉，可以提高这些应用的可信度和实用性，促进人工智能技术在医疗、教育、工业等领域的应用。

📄 摘要（原文）

Hallucination poses a challenge to the deployment of large vision-language models (LVLMs) in applications. Unlike in large language models (LLMs), hallucination in LVLMs often arises from misalignments between visual inputs and textual outputs. This paper investigates the underlying mechanisms of hallucination, focusing on the unique structure of LVLMs that distinguishes them from large language models (LLMs). We identify that hallucinations often arise from the sensitivity of text decoders to vision inputs, a natural phenomenon when image encoders and text decoders are pre-trained separately. Inspired by this, we introduce Visual and Textual Intervention (VTI), a novel technique designed to reduce hallucinations by steering latent space representations during inference to enhance the stability of vision features. As a task-agnostic test-time intervention, VTI can be easily applied to any problem without additional cost. Extensive experiments demonstrate that it can effectively reduce hallucinations and outperform baseline methods across multiple metrics, highlighting the critical role of vision feature stability in LVLMs.