ResNetVLLM-2: Addressing ResNetVLLM's Multi-Modal Hallucinations

📄 arXiv: 2504.14429v1 📥 PDF

作者: Ahmad Khalil, Mahmoud Khalil, Alioune Ngom

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-04-20

💡 一句话要点

ResNetVLLM-2：通过忠实度检测和RAG缓解ResNetVLLM中的多模态幻觉问题

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

关键词: 多模态幻觉 视频语言模型 检索增强生成 忠实度检测 ResNetVLLM ActivityNet-QA 知识库 视频问答

📋 核心要点

  1. 现有的视频语言模型（VideoLLMs）存在多模态幻觉问题，即生成的文本描述与视频内容不符，产生不准确的信息。
  2. 论文提出一种两步策略，首先使用改进的Lynx模型检测生成文本的忠实度，然后利用RAG和动态构建的知识库来缓解幻觉。
  3. 实验结果表明，ResNetVLLM-2在ActivityNet-QA基准测试中，准确率从54.8%提升至65.3%，显著提高了模型的可靠性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）已经改变了自然语言处理（NLP）任务，但它们存在幻觉问题，即生成看似合理但实际上不正确的内容。这个问题也延伸到了视频语言模型（VideoLLMs），其中文本描述可能不准确地表示视觉内容，从而导致多模态幻觉。本文旨在解决ResNetVLLM中的幻觉问题，ResNetVLLM是一个将ResNet视觉编码器与LLM相结合的视频语言模型。我们引入了一个两步协议：（1）一个忠实度检测策略，使用修改后的Lynx模型来评估生成的字幕与真实视频参考之间的语义对齐；（2）一个幻觉缓解策略，使用检索增强生成（RAG），并在推理过程中动态构建一个特定的知识库。我们增强后的模型ResNetVLLM-2通过对照外部知识交叉验证生成的内容，从而减少了多模态幻觉，提高了事实一致性。在ActivityNet-QA基准上的评估表明，准确率从54.8%大幅提高到65.3%，突出了我们的幻觉检测和缓解策略在提高视频语言模型可靠性方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决ResNetVLLM模型在视频问答任务中出现的多模态幻觉问题。现有方法生成的文本描述可能与视频内容不一致，导致答案错误或不准确。这种幻觉问题降低了模型的可靠性和实用性。

核心思路：论文的核心思路是通过引入忠实度检测和检索增强生成（RAG）来减少多模态幻觉。忠实度检测用于评估生成文本与视频内容的一致性，RAG则利用外部知识来验证和修正生成的内容，从而提高答案的准确性和可靠性。

技术框架：ResNetVLLM-2的整体框架包括以下几个主要模块：1) 视频编码器（ResNet），用于提取视频的视觉特征；2) 语言模型（LLM），用于生成文本描述或回答问题；3) 忠实度检测模块（改进的Lynx模型），用于评估生成文本与视频内容的一致性；4) 检索增强生成模块（RAG），用于从外部知识库检索相关信息，并将其融入到生成过程中。在推理阶段，首先使用视频编码器和语言模型生成初步的文本描述或答案，然后通过忠实度检测模块评估其与视频内容的一致性。如果检测到幻觉，则使用RAG模块从外部知识库检索相关信息，并利用这些信息修正生成的内容。

关键创新：论文的关键创新在于结合了忠实度检测和检索增强生成（RAG）来缓解多模态幻觉。传统的RAG方法通常使用静态的知识库，而本文提出了一种动态构建知识库的方法，该知识库在推理过程中根据视频内容和生成文本的需求进行构建。此外，论文还改进了Lynx模型，使其更适合于评估视频语言模型的忠实度。

关键设计：忠实度检测模块使用改进的Lynx模型，该模型通过比较生成文本和真实视频参考之间的语义相似性来评估忠实度。RAG模块使用余弦相似度来检索与视频内容相关的知识。知识库的构建是动态的，只包含与当前视频相关的知识，以减少噪声和提高检索效率。具体的损失函数和网络结构细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ResNetVLLM-2在ActivityNet-QA基准测试中取得了显著的性能提升，准确率从54.8%提高到65.3%，表明所提出的忠实度检测和RAG策略能够有效缓解多模态幻觉，提高视频语言模型的可靠性。该结果证明了该方法的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于视频内容理解、智能客服、视频监控等领域。通过减少多模态幻觉，可以提高视频问答系统的准确性和可靠性，从而提升用户体验和应用价值。未来，该技术有望应用于更复杂的视频分析任务，例如视频摘要、视频编辑等。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have transformed natural language processing (NLP) tasks, but they suffer from hallucination, generating plausible yet factually incorrect content. This issue extends to Video-Language Models (VideoLLMs), where textual descriptions may inaccurately represent visual content, resulting in multi-modal hallucinations. In this paper, we address hallucination in ResNetVLLM, a video-language model combining ResNet visual encoders with LLMs. We introduce a two-step protocol: (1) a faithfulness detection strategy that uses a modified Lynx model to assess semantic alignment between generated captions and ground-truth video references, and (2) a hallucination mitigation strategy using Retrieval-Augmented Generation (RAG) with an ad-hoc knowledge base dynamically constructed during inference. Our enhanced model, ResNetVLLM-2, reduces multi-modal hallucinations by cross-verifying generated content against external knowledge, improving factual consistency. Evaluation on the ActivityNet-QA benchmark demonstrates a substantial accuracy increase from 54.8% to 65.3%, highlighting the effectiveness of our hallucination detection and mitigation strategies in enhancing video-language model reliability.