Preemptive Hallucination Reduction: An Input-Level Approach for Multimodal Language Model

📄 arXiv: 2505.24007v2 📥 PDF

作者: Nokimul Hasan Arif, Shadman Rabby, Md Hefzul Hossain Papon, Sabbir Ahmed

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-29 (更新: 2025-06-27)

备注: Submitted for review in NCAA Springer, 21 pages, 4 figures, 4 Tables

💡 一句话要点

提出预防性幻觉减少方法以解决多模态语言模型的幻觉问题

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

关键词: 多模态语言模型 视觉幻觉 输入预处理 自适应过滤 模型可靠性

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有方法主要依赖于事后修正，缺乏有效的输入阶段预处理技术来解决幻觉问题。
  2. 方法要点：提出了一种集成预处理框架，能够根据问题类型自适应选择不同的输入过滤方法。
  3. 实验或效果：在HaloQuest数据集上实现了44.3%的幻觉率降低，显著提升了LLM的响应可靠性。

📝 摘要（中文）

在大型语言模型（LLMs）中，视觉幻觉是指模型生成的响应与视觉输入不一致，这在需要精确和可靠输出的场景中构成了重大挑战。目前的研究主要集中在事后修正或模型特定的微调策略上，而对输入阶段的预处理技术探索有限。本研究提出了一种新颖的基于集成的预处理框架，能够根据问题类型自适应选择最合适的过滤方法，从而减少幻觉，而无需对基础模型架构或训练流程进行任何修改。在HaloQuest数据集上评估后，我们的方法实现了44.3%的幻觉率降低，表明智能输入条件设置能够显著增强LLM响应的事实基础。这一发现强调了自适应预处理技术在减轻幻觉方面的重要性，为更可靠的多模态系统应对现实世界挑战铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大型语言模型中视觉幻觉的问题，现有方法主要集中在模型后期的修正，未能有效处理输入阶段的幻觉现象。

核心思路：提出了一种基于集成的预处理框架，通过自适应选择最合适的输入过滤方法（如噪声减少、边缘增强或原始输入），以减少幻觉现象。这样的设计旨在在不修改模型架构或训练流程的情况下，提升模型的输出可靠性。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：输入过滤模块、问题类型识别模块和幻觉检测模块。输入过滤模块根据问题类型选择相应的过滤方法，问题类型识别模块分析输入问题以确定最佳策略，幻觉检测模块则评估输出的可靠性。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了一种自适应的输入预处理策略，能够根据具体问题动态调整输入，从而有效减少幻觉。这与传统的后期修正方法形成了鲜明对比。

关键设计：在设计中，关键参数包括过滤方法的选择标准、输入问题的分类算法，以及幻觉检测的评估指标（如自然语言推理得分）。这些设计确保了系统的灵活性和高效性。

📊 实验亮点

实验结果表明，提出的方法在HaloQuest数据集上实现了44.3%的幻觉率降低，显著优于现有的基线方法。这一提升证明了输入级预处理在增强多模态语言模型输出可靠性方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括多模态交互系统、智能助手和自动内容生成等。通过提高多模态语言模型的可靠性，该方法能够在医疗、教育和自动驾驶等需要高精度输出的领域发挥重要作用，未来可能推动更智能的人工智能系统的发展。

📄 摘要（原文）

Visual hallucinations in Large Language Models (LLMs), where the model generates responses that are inconsistent with the visual input, pose a significant challenge to their reliability, particularly in contexts where precise and trustworthy outputs are critical. Current research largely emphasizes post-hoc correction or model-specific fine-tuning strategies, with limited exploration of preprocessing techniques to address hallucination issues at the input stage. This study presents a novel ensemble-based preprocessing framework that adaptively selects the most appropriate filtering approach -- noise reduced (NR), edge enhanced (EE), or unaltered input (org) based on the type of question posed, resulting into reduced hallucination without requiring any modifications to the underlying model architecture or training pipeline. Evaluated on the `HaloQuest' dataset -- a benchmark designed to test multimodal reasoning on visually complex inputs, our method achieves a 44.3% reduction in hallucination rates, as measured by Natural Language Inference (NLI) scores using SelfCheckGPT. This demonstrates that intelligent input conditioning alone can significantly enhance factual grounding in LLM responses. The findings highlight the importance of adaptive preprocessing techniques in mitigating hallucinations, paving the way for more reliable multimodal systems capable of addressing real-world challenges.