多模态幻觉检测：POPE (Polling-based Object Probing Evaluation) 基准测试方法 大家好，今天我们来深入探讨一个在多模态大型语言模型（MLLMs）领域日益重要的问题：幻觉。特别是，我们将聚焦于一种名为 POPE (Polling-based Object Probing Evaluation) 的基准测试方法，它专门用于评估 MLLMs 在生成图像描述时是否会产生与图像内容不符的“幻觉”。 1. 引言：多模态幻觉的挑战 多模态大型语言模型，例如能够接收图像作为输入并生成文本描述的模型，正变得越来越强大。然而，这些模型并非完美无缺。一个关键的挑战是它们可能产生“幻觉”，即生成与输入图像内容不符的文本描述。这些幻觉可以表现为多种形式，例如： 对象属性幻觉： 正确识别了图像中的对象，但赋予了它错误的属性（例如，描述红色汽车为蓝色）。 对象存在幻觉： 描述了图像中不存在的对象（例如，描述图像中只有狗，但生成文本中提到猫）。 关系幻觉： 错误地描述了图像中对象之间的关系（例如，描述狗在猫后面，但实际上猫在狗后面）。 这些幻觉的存在严重影响了 MLLMs …
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