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

提出一种基于输入预处理的多模态语言模型幻觉抑制方法

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

关键词: 多模态学习 视觉幻觉 预处理 自然语言推理 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有方法主要集中于事后修正或模型微调，忽略了输入端预处理对减少多模态大模型幻觉的重要性。
  2. 该论文提出一种基于集成学习的预处理框架，根据问题类型自适应选择降噪、边缘增强或原始输入。
  3. 在HaloQuest数据集上，该方法通过智能输入调节，实现了44.3%的幻觉率降低，显著提升了事实依据。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLM)中的视觉幻觉，即模型生成与视觉输入不一致的响应，对其可靠性构成了重大挑战，尤其是在需要精确和可信输出的场景中。目前的研究主要侧重于事后校正或模型特定的微调策略，而对在输入阶段解决幻觉问题的预处理技术的探索有限。本研究提出了一种新颖的基于集成的预处理框架，该框架根据提出的问题类型自适应地选择最合适的过滤方法——降噪(NR)、边缘增强(EE)或未更改的输入(org)，从而减少幻觉，而无需对底层模型架构或训练流程进行任何修改。在`HaloQuest'数据集（一个旨在测试视觉复杂输入的多模态推理的基准）上的评估表明，我们的方法使用SelfCheckGPT测量的自然语言推理(NLI)分数，实现了44.3%的幻觉率降低。这表明，仅智能输入调节就可以显著增强LLM响应中的事实基础。研究结果强调了自适应预处理技术在减轻幻觉方面的重要性，为能够应对现实世界挑战的更可靠的多模态系统铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态大型语言模型（LLM）中存在的视觉幻觉问题，即模型生成的回复与视觉输入不一致。现有方法主要集中在模型训练后的修正或针对特定模型的微调，忽略了在输入阶段通过预处理来减少幻觉的可能性。这些方法通常需要修改模型结构或训练流程，成本较高，且通用性可能受限。

核心思路：论文的核心思路是，通过对输入图像进行预处理，有选择性地应用降噪、边缘增强等图像处理技术，从而改善LLM对图像内容的理解，减少幻觉的产生。关键在于根据不同的问题类型，自适应地选择最合适的预处理方法。这种方法无需修改LLM本身，具有更好的通用性和可扩展性。

技术框架：该框架包含以下几个主要步骤：1. 问题类型识别：分析用户提出的问题，确定问题的类型（例如，关于颜色、形状、位置等）。2. 预处理方法选择：根据问题类型，选择最合适的图像预处理方法。可选的预处理方法包括：原始图像（org）、降噪（NR）、边缘增强（EE）。3. 图像预处理：将选定的预处理方法应用于输入图像。4. LLM推理：将预处理后的图像和问题输入到LLM中，生成回复。5. 幻觉评估：使用SelfCheckGPT等工具评估LLM生成的回复中是否存在幻觉。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个基于集成学习的自适应预处理框架，能够根据问题类型动态选择最合适的图像预处理方法。与传统的单一预处理方法或事后修正方法相比，该方法更加灵活有效，能够在不修改LLM本身的情况下显著降低幻觉率。

关键设计：该方法没有涉及复杂的参数设置或网络结构设计。关键在于预处理方法的选择策略。具体来说，需要根据不同的问题类型，确定哪种预处理方法最有利于LLM理解图像内容。例如，对于需要识别图像中物体的形状的问题，边缘增强可能更有帮助；而对于需要识别图像中颜色或纹理的问题，降噪可能更有帮助。预处理方法的选择可以基于经验知识或通过实验进行优化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该研究在HaloQuest数据集上取得了显著成果，通过提出的自适应预处理方法，幻觉率降低了44.3%，该指标通过SelfCheckGPT测量的自然语言推理(NLI)分数进行评估。这一结果表明，即使不修改LLM模型本身，仅通过智能的输入调节，也能显著提升多模态语言模型的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要可靠多模态信息处理的场景，例如：自动驾驶、医疗诊断、智能客服、教育辅助等。通过降低视觉幻觉，可以提高系统的准确性和安全性，增强用户信任度，并为未来的多模态人工智能系统发展奠定基础。

📄 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.