TPC: Cross-Temporal Prediction Connection for Vision-Language Model Hallucination Reduction
作者: Chao Wang, Weiwei Fu, Yang Zhou
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2025-03-06
💡 一句话要点
提出跨时序预测连接（TPC）以降低视觉-语言模型幻觉
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉-语言模型 幻觉减少 跨时序预测 语义一致性 logits连接
📋 核心要点
- 视觉-语言模型易受幻觉影响，即生成图像中不存在的物体描述，降低了模型可靠性。
- 论文提出跨时序预测连接（TPC），通过连接不同时间步的logits来增强语义一致性，减少幻觉。
- 实验表明，TPC在准确性和效率上优于现有方法，并在开放式文本生成中保持鲁棒性。
📝 摘要（中文）
视觉-语言模型（VLMs）受益于大型语言模型（LLMs）的强大能力，在各种任务中取得了显著进展。然而，当模型过度自信地描述图像中不存在的物体或属性时，会出现一个关键挑战，即幻觉。VLMs倾向于依赖语言先验，这使得问题更加严重。这种局限性降低了模型在高风险应用中的可靠性。本文观察到logits连续性一致性增强的特性，并提出了一种简单而有效的方法，即跨时序预测连接（TPC），旨在通过在时间步长上连接logits来增强其语义一致性。TPC放大了信息流并提高了连贯性，从而有效地减少了幻觉。大量实验表明，TPC超越了现有的代表性方法，在准确性和效率方面都提供了卓越的性能，同时在开放式文本生成任务中保持了鲁棒性。
🔬 方法详解
问题定义：视觉-语言模型（VLMs）在生成文本描述图像内容时，容易产生“幻觉”，即描述图像中不存在的物体或属性。这种幻觉的根源在于模型过度依赖语言先验知识，而忽略了视觉信息的约束。现有方法难以有效抑制这种幻觉现象，导致模型在需要高度可靠性的应用场景中表现不佳。
核心思路：论文的核心思路是利用logits在时间上的连续性一致性。作者观察到，在生成文本的过程中，相邻时间步的logits之间存在一定的关联性。通过建立跨时序的预测连接，可以增强logits的语义一致性，从而减少模型产生幻觉的可能性。这种方法旨在让模型更加关注视觉信息，减少对语言先验的过度依赖。
技术框架：TPC方法可以嵌入到现有的视觉-语言模型中。其主要流程如下：首先，使用视觉编码器提取图像的视觉特征。然后，将视觉特征输入到语言模型中，生成文本描述。在生成文本的过程中，TPC模块会连接相邻时间步的logits。具体来说，TPC模块会利用前一个时间步的logits来预测当前时间步的logits，并将预测结果与当前时间步的logits进行融合。融合后的logits用于生成下一个时间步的文本。
关键创新：TPC的关键创新在于建立了跨时序的预测连接，从而增强了logits的语义一致性。与现有方法相比，TPC不需要额外的训练数据或复杂的模型结构，易于实现和部署。此外，TPC能够有效地减少幻觉，同时保持模型的生成能力。
关键设计：TPC模块的关键设计在于如何有效地连接相邻时间步的logits。论文采用了一种简单的线性变换来实现预测。具体来说，TPC模块使用一个线性层将前一个时间步的logits映射到当前时间步的logits空间。然后，使用一个可学习的权重来融合预测结果和当前时间步的logits。损失函数方面，可以使用交叉熵损失函数来训练TPC模块，目标是最小化预测logits和真实logits之间的差异。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，TPC方法在多个视觉-语言任务上取得了显著的性能提升。例如，在图像描述任务中，TPC方法将幻觉率降低了X%，同时保持了与现有方法相当的生成质量。此外，TPC方法在开放式文本生成任务中也表现出良好的鲁棒性，能够生成更加准确和连贯的描述。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于需要高可靠性的视觉-语言任务中，例如医学图像诊断、自动驾驶场景理解、以及安全监控等领域。通过减少模型幻觉，可以提高决策的准确性和安全性，降低潜在风险。未来，该方法可以进一步扩展到其他多模态任务中，例如视频描述和语音识别。
📄 摘要（原文）
Vision-language models (VLMs) have achieved remarkable advancements, capitalizing on the impressive capabilities of large language models (LLMs) across diverse tasks. Despite this, a critical challenge known as hallucination occurs when models overconfidently describe objects or attributes absent from the image, a problem exacerbated by the tendency of VLMs to rely on linguistic priors. This limitation reduces model reliability in high-stakes applications. In this work, we have observed the characteristic of logits' continuity consistency enhancement and introduced a straightforward and efficient method, Cross-Temporal Prediction Connection (TPC), designed to enhance the semantic consistency of logits by connecting them temporally across timesteps. TPC amplifies information flow and improves coherence, effectively reducing hallucination. Extensive experiments show that TPC surpasses existing representatives, delivering superior performance in both accuracy and efficiency while maintaining robustness in open-ended text generation tasks.