HalluShift++: З'єднання мови та зору через зміщення внутрішніх представлень для ієрархічних галюцинацій у MLLM
Автори: Sujoy Nath, Arkaprabha Basu, Sharanya Dasgupta, Swagatam Das
Опубліковано: 2025-12-09
Переглянути на arXiv →Анотація
Це дослідження розглядає критичну проблему галюцинацій у мультимодальних великих мовних моделях (MLLM), які генерують фактично несумісні описи, незважаючи на зв'язний лінгвістичний вихід. HalluShift++ припускає, що галюцинації проявляються як вимірювані нерівності у внутрішній динаміці шарів MLLM, розширюючи ефективність виявлення на мультимодальні сценарії.
Вплив
practical
Теми
6
💡 Просте пояснення
Мультимодальні моделі штучного інтелекту (такі як GPT-4V або Gemini) іноді описують на зображеннях речі, яких там насправді немає — це проблема, що називається 'галюцинацією'. HalluShift++ працює як неврологічний фільтр для ШІ. Замість того, щоб навчати ШІ з нуля, він моніторить активність 'мозку' моделі, поки та розглядає зображення. Якщо ШІ починає вигадувати об'єкт або взаємозв'язок, що суперечить візуальним даним, HalluShift++ обережно підштовхує (зсуває) внутрішні сигнали назад до реальності. Це відбувається на різних рівнях: перевірка наявності об'єктів, їх кольорів/форм та взаємодії, що призводить до значно точніших описів зображень.
🔍 Критичний аналіз
Стаття 'HalluShift++' розглядає стійку проблему галюцинацій у мультимодальних великих мовних моделях (MLLM), запроваджуючи ієрархічний механізм втручання у внутрішні репрезентації. Ключовою силою роботи є її гранулярний підхід: на відміну від попередніх методів, що розглядають галюцинації як єдине ціле, це дослідження розрізняє помилки існування об'єктів, атрибутів та взаємозв'язків, застосовуючи цільові 'зсуви' до латентних векторів під час інференсу. Це дозволяє уникнути необхідності дорогого перенавчання або використання зовнішніх баз знань. Проте слід зазначити, що хоча втручання під час виведення є ефективним, воно створює затримку (latency). Крім того, покладання на ідентифікацію конкретних 'напрямків галюцинацій' у латентному просторі припускає, що ці ознаки є лінійно роздільними, що може не справджуватися для складних або абстрактних візуальних сцен. Методологія вдосконалює оригінальний HalluShift, стабілізуючи величину зсуву, що запобігає втраті зв'язності моделлю. Загалом, це надійне інженерне рішення теоретичної проблеми вирівнювання (alignment).
💰 Практичне застосування
- API шару надійності для корпоративних впроваджень MLLM у критично важливих секторах.
- Інструмент автоматизованого контролю якості для перевірки описів товарів, згенерованих ШІ, в електронній комерції.
- Ліцензування алгоритмів векторного керування компаніям-виробникам автономних транспортних засобів.
- Плагін для додатків допомоги незрячим, щоб зменшити кількість оманливих аудіоописів.