A Comprehensive Survey of Hallucination in Large Language, Image, Video and Audio Foundation Models
作者: Pranab Sahoo, Prabhash Meharia, Akash Ghosh, Sriparna Saha, Vinija Jain, Aman Chadha
分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL, cs.CV, cs.SD, eess.AS
发布日期: 2024-05-15 (更新: 2024-10-03)
备注: EMNLP 2024 Findings
💡 一句话要点
全面综述：大型语言、图像、视频和音频基础模型中的幻觉问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 幻觉问题 图像生成 视频理解 音频处理 多模态学习 综述研究
📋 核心要点
- 现有基础模型在生成内容时存在幻觉问题，严重阻碍了其在需要高可靠性场景中的应用。
- 本文旨在全面梳理和分析现有针对不同模态（文本、图像、视频、音频）的幻觉检测与缓解方法。
- 通过对现有方法的分类、定义和检测策略的总结，为未来研究提供清晰的框架和有价值的参考。
📝 摘要（中文）
本文全面综述了语言、图像、音频和视频领域的基础模型（FMs）中幻觉问题的最新进展。基础模型在各种任务中展现了卓越的能力，但同时也面临着生成幻觉输出的潜在挑战，尤其是在高风险应用中。幻觉内容是基础模型在实际场景中广泛应用的最大障碍，尤其是在可靠性和准确性至关重要的领域。本文旨在通过综合分析文本、图像、视频和音频等多种模态中幻觉检测和缓解的最新进展，为研究人员、开发人员和从业人员提供有价值的见解。本质上，它建立了一个清晰的框架，包括多模态基础模型中幻觉的定义、分类和检测策略，为该关键领域的未来研究奠定基础。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型、图像模型、视频模型和音频模型中普遍存在的“幻觉”问题。现有方法在检测和缓解这些幻觉方面存在不足，尤其是在跨模态场景下，缺乏统一的定义、分类和评估标准。幻觉问题降低了模型在实际应用中的可靠性，限制了其广泛应用。
核心思路：论文的核心思路是对现有关于幻觉问题的研究进行系统性的梳理和总结，建立一个统一的框架，涵盖幻觉的定义、分类、检测和缓解策略。通过对不同模态下幻觉问题的共性和差异进行分析，为未来的研究提供指导。
技术框架：本文主要是一个综述性质的工作，没有提出新的技术框架。其框架主要体现在对现有研究的分类和组织上，包括： 1. 幻觉的定义和分类（例如，事实性幻觉、一致性幻觉等）。 2. 不同模态（文本、图像、视频、音频）下的幻觉检测方法。 3. 不同模态下的幻觉缓解策略。 4. 跨模态幻觉问题的研究现状。
关键创新：本文的创新之处在于其全面性和系统性。它首次将不同模态下的幻觉问题放在一个统一的框架下进行分析，并对现有研究进行了详细的分类和总结。这为研究人员提供了一个清晰的全局视角，有助于他们更好地理解和解决幻觉问题。
关键设计：本文没有涉及具体的技术设计，主要关注对现有研究的梳理和总结。因此，没有具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
本文是一篇综述性文章，主要贡献在于对现有研究的整理和归纳，并没有具体的实验结果。其亮点在于对不同模态下幻觉问题的系统性分析，以及对现有检测和缓解方法的分类总结，为未来的研究提供了清晰的框架和指导。
🎯 应用场景
该研究成果对提升大型基础模型在各个领域的可靠性和实用性具有重要意义。例如，在医疗诊断、金融分析、自动驾驶等高风险领域，减少模型产生的幻觉至关重要。通过本文提供的框架和方法，可以更好地检测和缓解幻觉问题，从而提高模型在这些领域的应用价值，并促进人工智能技术的更广泛应用。
📄 摘要（原文）
The rapid advancement of foundation models (FMs) across language, image, audio, and video domains has shown remarkable capabilities in diverse tasks. However, the proliferation of FMs brings forth a critical challenge: the potential to generate hallucinated outputs, particularly in high-stakes applications. The tendency of foundation models to produce hallucinated content arguably represents the biggest hindrance to their widespread adoption in real-world scenarios, especially in domains where reliability and accuracy are paramount. This survey paper presents a comprehensive overview of recent developments that aim to identify and mitigate the problem of hallucination in FMs, spanning text, image, video, and audio modalities. By synthesizing recent advancements in detecting and mitigating hallucination across various modalities, the paper aims to provide valuable insights for researchers, developers, and practitioners. Essentially, it establishes a clear framework encompassing definition, taxonomy, and detection strategies for addressing hallucination in multimodal foundation models, laying the foundation for future research in this pivotal area.