解决多模态大模型幻觉问题的秘密武器：“啄木鸟”免重训方法！哪里出问题啄哪里！
作者 | 付奶茶、王二狗
最近多模态大模型的研究取得了巨大的进展。然而，这些模型在生成时存在着文本与图像不一致的问题，这个问题就是一直困扰研究者们的“幻觉难题”。
为了缓解这个问题，中科大开发了一种名为Woodpecker（啄木鸟）的新方法。这个方法可以从生成的文本中挑选出幻觉并进行纠正。具体来说，直接从模型给出的错误文本下手，“倒推”出可能出现“幻觉”之处，然后与图片确定事实，最终直接完成修正。
一句话总结就是：哪里出现问题就啄哪里～
Woodpecker 包括五个阶段：
- 关键概念提取；
- 问题制定；
- 视觉知识验证；
- 视觉声明生成；
- 幻觉校正。
啄木鸟框架具备轻松适用于各种多模态大型模型的能力，并且通过访问五个不同阶段的中间输出来提供解释。通过实验，可以清晰地观察到，在多个不同的模型（LLaV，mPLUG-Owl，MiniGPT-4，Otter）的评估中，准确率都表现出了不同程度的增长。
特别一提的是，MiniGPT-4 和 mPLUG-Owl 模型分别实现了惊人的30.66%和24.33%的提升！
接下来，让我们一同深入探讨它们取得这一成绩的秘诀～
论文标题：
《Woodpecker: Hallucination Correction for Multimodal Large Language Models》
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2310.16045
代码地址：
https://github.com/BradyFU/Woodpecker
算法框架
1.关键概念提取
首先从生成的句子中提取关键概念对象，这些对象最有可能导致视觉幻觉。例如，对于句子“这个男人戴着一顶黑色帽子。”，提取“男人”和“帽子”这两个对象，并将它们作为后续诊断的中心。作者提出可以用具有强大的概括能力和丰富的世界知识的LLMs来完成这个任务。
2.问题形式化
接下来，围绕这些关键概念提出一系列问题，以进行幻觉诊断。这些问题涵盖了对象级别以及属性级别的幻觉。例如，我们可能会探询图像中是否存在特定对象，如果存在，有多少个这种对象，这些对象正在进行什么活动，以及这些对象之间是否存在什么关系等。
3.视觉知识验证
在这个阶段，作者使用开放式对象检测器和预训练的视觉问答（VQA）模型来解决上述问题。对象级别的问题可以通过感知图片来直接验证，而属性级别的问题则更加多样化并且依赖于上下文。
4.视觉声明生成
基于前两步中获得的问题以及对应的视觉信息，合成结构化的“视觉断言”。然后将其组织成一个可供后续步骤参考的可视化知识库。这个知识库包括目标级别的声明和属性级别的声明，前者主要用于减轻目标级别的幻觉，而后者包含特定属性信息，用于减轻属性级别的幻觉。
5.幻觉纠正阶段
作者将LLM用作一个校正工具，用于修改生成的回答中的幻觉。将知识库与原始回答合并，然后指示LLM对回答进行校正并输出最终的答案。
实验
在论文中，作者主要评估了多模态大模型的幻觉方面的应用。作者使用了POPE、MME和LLaVA-QA90三种不同的数据集，并选择了mPLUG-Owl、LLaVA、MiniGPT-4和Otter四种主流的MLLMs作为基线模型。
POPE
该数据集专门用于评估多模态大模型的幻觉。它包含了随机、热门和对抗性采样的设置，这些设置主要在负样本构造的方式上有所不同。作者采样了50张图像，并为每张图像构建了6个问题，将物体注释转化为一系列的“是或否”问题，并侧重于评估物体级别的幻觉。
我们可以观察到，Woodpecker方法能够显著提升这几个模型的性能，在准确性方面为MiniGPT-4和mPLUG-Owl分别带来了30.66%和24.33%的相对提升。在更具挑战性的常见和敌对设置下，MLLMs的性能都出现不同程度的下降，尤其是在相对强的基线模型（如LLaVA）中，性能下降更为明显。与随机设置相比，LLaVA在常见和敌对设置中的准确性分别下降了9.33%和12.67%。这一趋势表明MLLMs可能会错误地适应训练语料库中的某些数据特征，例如在常见设置中的下降可能源自于长尾数据分布。与此相反，Woodpecker方法因为配备了强大的专家视觉模型，表现出极高的稳定性，显著改善了各种基线模型的各项指标，所有模型的准确性都超过了80%。特别值得一提的是，Woodpecker方法将mPLUG-Owl在敌对设置中的准确性从56.33%大幅提升至81%。
MME
MME是一个综合性基准，旨在评估MLLMs在各个方面的性能。它包括十个感知能力子任务和四个认知能力子任务。作者重新利用了数据集，选择存在性和计数子集来衡量对象级幻觉，位置和颜色子集用于衡量属性级幻觉。
MME的实验更加全面，因为它不仅涵盖了物体级别的幻觉评估，还包括属性级别的幻觉评估。我们可以看到，在物体级别的评估中，LLaVA和Otter在存在方面表现出色，但是在更难的计数查询方面相对落后。在这种情况下，啄木鸟校正方法显得更加有效，为LLaVA带来了+65的分数增益，为MiniGPT-4带来了+101.66的分数增益。
相比之下，位置方面的改进相对较小，作者推断这可能是由两个因素引起的：（1）VQA模型BLIP-2在位置推理方面的相对较弱能力；
（2）LLM可能无法充分理解给定的边界框以自行推导出位置关系。
LLaVA-QA90
这个数据集也被用于评估MLLMs，作者抽样了10个以不同形式改写的描述性查询，来指导MLLM描述一张图片。
实验过程由三个预训练模型组成，需要进行修正的MLLM，以及LLM、GPT-3.5-turbo来完成关键概念提取、问题形成和幻觉修正的子任务。对于开放式目标检测，使用Grounding DINO来提取默认检测阈值下的目标计数信息。此外，作者利用BLIP-2-FlanT5XXL作为VQA模型，以回答与输入图像相关的属性问题。
不同于上述的两个实验，它只涉及“是或否”类型的问题，LLaVA-QA90的实验更为开放。描述型查询要求MLLMs完全将输入图像翻译成语言，而不仅仅是关于对象的存在或属性。采用了一个纯文本的GPT-4，图像内容以简短的说明和一些对象的边界框的形式馈送给语言模型。
如图4所示，GPT-4V可以直接接收原始回应、校正后的回应，最重要的是输入图像。在这种情况下，可以要求GPT-4V提供评估结果和判断理由。
作者设计了以下两个指标：
• 准确性：回应是否与图像内容相符。• 详细程度：回应是否丰富多细节。
这两个指标的得分显示在表3中，啄木鸟也取得了一致的提升。一方面，准确性的提高表明能够有效校正MLLM回应中的幻觉。另一方面，引入的边界框信息为回应增加了细节，从而提高了详细程度。
在这里，小编插播一句，最近我们也进行了一个有趣的类似评估，大家也可以参考一下～
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各种结果都表明，在经过“啄木鸟”修正后，图片描述的准确性有了显著的提升。这表明啄木鸟框架能够有效地纠正描述中的幻视现象，从而使描述更准确和可信。此外，修正方法还引入了更多的位置信息，进一步丰富了文本描述，提供了更多物体位置的信息量。
小结
啄木鸟引入了基于纠正机制的框架，能给减轻多模态语言模型中存在的幻觉问题。这一方法无需额外训练，而是结合了多个现有模型，可轻松整合到各类多模态语言模型中，作者通过一系列实验验证了所提出方法的有效性。
尽管Woodpecker等方法取得了显著的效果，有望为解决幻觉问题开辟新的思路。但是，多模态大模型的幻觉问题依然存在，因此仍需要进一步的研究和创新来全面解决。