REVIS: Sparsere latente Steuerung senkt Objekthalluzination in LVLMs
Large Vision‑Language‑Models (LVLMs) haben beeindruckende Fähigkeiten, doch sie neigen häufig dazu, Objekte zu hallucinate. Ein wesentlicher Grund dafür ist, dass visuelle Merkmale und vortrainierte Textrepräsentationen…
- Large Vision‑Language‑Models (LVLMs) haben beeindruckende Fähigkeiten, doch sie neigen häufig dazu, Objekte zu hallucinate.
- Ein wesentlicher Grund dafür ist, dass visuelle Merkmale und vortrainierte Textrepräsentationen in den tieferen Netzwerkebenen miteinander verschmelzen und dadurch die r…
- Um dieses Problem zu lösen, stellt das neue, trainingsfreie Framework REVIS vor.
Large Vision‑Language‑Models (LVLMs) haben beeindruckende Fähigkeiten, doch sie neigen häufig dazu, Objekte zu hallucinate. Ein wesentlicher Grund dafür ist, dass visuelle Merkmale und vortrainierte Textrepräsentationen in den tieferen Netzwerkebenen miteinander verschmelzen und dadurch die reine Bildinformation unterdrückt wird.
Um dieses Problem zu lösen, stellt das neue, trainingsfreie Framework REVIS vor. REVIS nutzt die Geometrie des latenten Raums: Durch orthogonale Projektion wird ein reiner visueller Informationsvektor extrahiert. Anschließend wird gezielt an der Stelle, an der die Unterdrückung auftritt, eine sparsamer Eingriff durchgeführt. Dieser chirurgische Ansatz rekonstruiert die Bildinformation mit minimalem Rechenaufwand.
Experimentelle Tests auf etablierten Benchmarks zeigen, dass REVIS die Rate der Objekthalluzination um etwa 19 % senkt, während die allgemeinen Denkfähigkeiten der Modelle unverändert bleiben. Damit bietet REVIS einen effektiven und kostengünstigen Weg, die Zuverlässigkeit großer Vision‑Language‑Modelle zu erhöhen.
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