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多模态大模型的幻觉类型和产生原因
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幻觉并非只在语言大模型中出现,在多模态大模型里同样存在。在多模态大模型中,有着三种经典的幻觉类型。 第一种是类别幻觉。这指的是多模态大模型错误地识别或生成了图像中原本不存在的对象。举个例子,文字描述中根本没有提到猫,可生成的图像中却出现了猫;反过来,生成图片的文字描述信息时,文字里包含了图片中压根没有的内容。 第二种是属性幻觉。在生成图片或者进行描述时,对颜色、形状等方面产生了错误。 第三种是关系幻觉。主要体现在对物体之间关系的描述不准确。例如有一张图片,画面是一个人推着单车走,然而生成的描述却是一个人骑着单车。 多模态模型中产生幻觉现象的原因可以归类为以下几个方面: 首先是数据相关的原因。模型需要大量数据来进行训练,数据不足就可能引发跨模态对齐的问题,进而产生幻觉。数据集中存在的噪声,比如不准确、错位或者损坏的样本,会对模型的跨模态特征对齐造成影响。训练数据集中缺乏多样性,可能致使模型对某些类型的对象或场景理解不充分。还有就是训练数据中对象的分布不均衡,导致模型倾向于预测常见对象或对象共现的情况。 其次是模型自身的问题。比如视觉模型在编码过程中可能会丢失信息,从而导致对视觉概念的错误分类或解释。语言模型可能过于强大,致使生成的内容更多依赖于语言知识而非视觉内容。跨模态接口不足,作为视觉和语言模态之间的桥梁,接口的不足可能造成信息传递不准确。 第三类是训练不当导致的幻觉。模型训练目标可能并不适合处理视觉内容,使得模型无法充分学习视觉信息。 最后一种是推理产生的幻觉。在生成过程中,随着序列长度的增加,模型可能会更多地关注已生成的文本,而忽略了视觉内容。
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