Critique Before Thinking: Mitigating Hallucination through Rationale-Augmented Instruction Tuning
作者: Zexian Yang, Dian Li, Dayan Wu, Gang Liu, Weiping Wang
分类: cs.CV
发布日期: 2025-05-12
💡 一句话要点
提出Re-Critic框架，通过增强推理链缓解多模态大模型中的幻觉问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 视觉语言模型 幻觉缓解 指令微调 思维链 理由增强 自批判 视觉推理
📋 核心要点
- 现有LVLMs在多模态推理中易产生视觉幻觉，缺乏人类学习新知识时的预备步骤。
- Re-Critic通过视觉理由合成器增强指令，并利用自批判机制选择更符合上下文的响应。
- 实验表明，Re-Critic在幻觉缓解和更广泛的多模态推理任务上均有提升。
📝 摘要（中文）
现有的大型视觉语言模型(LVLMs)在解释相关图像时，容易产生视觉上无根据的响应，从而导致幻觉问题。为了解决这个问题，本文提出了Re-Critic，一个易于扩展的基于理由增强的框架，旨在结合基本规则和思维链(CoT)作为桥梁，以增强推理能力。具体来说，Re-Critic开发了一个视觉理由合成器，可以利用理由解释来扩展原始指令。为了探索更符合上下文的响应，Re-Critic采用了一种上下文自批判机制来选择响应对进行偏好调整。实验表明，使用我们的理由增强数据集进行微调的模型，其性能提升不仅限于特定于幻觉的任务，还扩展到更广泛的多模态推理任务。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型视觉语言模型在处理多模态任务时，容易产生与视觉信息不符的“幻觉”现象，即生成的内容在视觉上是无根据的。现有的指令微调过程缺乏人类学习新知识时所具备的预备步骤，例如回顾大纲、总结要点等，导致模型难以有效利用视觉信息进行推理。
核心思路：Re-Critic的核心思路是通过引入“理由”（Rationale）来增强模型的推理能力。具体来说，它首先生成视觉理由，然后利用这些理由来增强原始指令，从而引导模型在生成响应时更加关注视觉信息，减少幻觉的产生。此外，Re-Critic还采用自批判机制，选择更符合上下文的响应，进一步提升模型的性能。
技术框架：Re-Critic框架主要包含两个模块：视觉理由合成器和上下文自批判机制。视觉理由合成器负责生成与输入图像相关的理由解释，这些理由被用来增强原始指令。上下文自批判机制则用于选择更符合上下文的响应对，用于后续的偏好调整。整个流程可以概括为：原始指令 + 图像 -> 视觉理由合成器 -> 增强的指令 -> 模型生成多个响应 -> 上下文自批判机制 -> 选择响应对 -> 偏好调整。
关键创新：Re-Critic的关键创新在于将“理由”的概念引入到多模态指令微调中。通过生成视觉理由并将其融入到指令中，Re-Critic能够有效地引导模型关注视觉信息，从而减少幻觉的产生。此外，自批判机制的引入也进一步提升了模型的性能。与现有方法相比，Re-Critic更加注重利用理由来增强模型的推理能力，而不是仅仅依赖于大量的数据或复杂的模型结构。
关键设计：视觉理由合成器的具体实现方式未知，论文中可能没有详细描述。上下文自批判机制可能涉及到设计特定的奖励函数或损失函数，以鼓励模型生成更符合上下文的响应。偏好调整的具体方法也未知，可能采用了常见的强化学习或对比学习方法。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文实验表明，使用Re-Critic框架微调的模型在幻觉缓解和更广泛的多模态推理任务上均取得了显著的性能提升。具体的性能数据和对比基线未知，但摘要中提到其性能提升不仅限于特定于幻觉的任务，还扩展到更广泛的多模态推理任务，表明Re-Critic具有较好的泛化能力。
🎯 应用场景
Re-Critic框架可应用于各种需要视觉信息辅助的自然语言处理任务，例如图像描述生成、视觉问答、多模态对话等。通过减少模型中的幻觉现象，可以提高这些应用的可靠性和实用性，例如在医疗影像诊断、自动驾驶等领域具有潜在的应用价值。
📄 摘要（原文）
Despite significant advancements in multimodal reasoning tasks, existing Large Vision-Language Models (LVLMs) are prone to producing visually ungrounded responses when interpreting associated images. In contrast, when humans embark on learning new knowledge, they often rely on a set of fundamental pre-study principles: reviewing outlines to grasp core concepts, summarizing key points to guide their focus and enhance understanding. However, such preparatory actions are notably absent in the current instruction tuning processes. This paper presents Re-Critic, an easily scalable rationale-augmented framework designed to incorporate fundamental rules and chain-of-thought (CoT) as a bridge to enhance reasoning abilities. Specifically, Re-Critic develops a visual rationale synthesizer that scalably augments raw instructions with rationale explanation. To probe more contextually grounded responses, Re-Critic employs an in-context self-critic mechanism to select response pairs for preference tuning. Experiments demonstrate that models fine-tuned with our rationale-augmented dataset yield gains that extend beyond hallucination-specific tasks to broader multimodal reasoning tasks.