幻觉降低30%！首个多模态大模型幻觉修正工作Woodpecker
视觉幻觉是常见于多模态大语言模型 (Multimodal Large Language Models, MLLMs) 的一个典型问题，它指的是"模型输出的描述与图片内容不相符"这一现象，如下图所示：
图中体现了两种幻觉，红色部分错误地描述了狗的颜色（属性幻觉），蓝色部分描述了图中实际不存在的事物（目标幻觉）。幻觉对模型的可靠性产生了显著的负面影响，因此引起了许多研究者的重视。
以往的方法主要集中在 MLLM 本身，通过在训练数据以及架构上进行改进，以重新微调的方式训练一个新的 MLLM。这种方式会造成较大的数据构建和训练开销，且较难推广到各种已有的 MLLMs。
近日，来自中科大等机构的研究者们提出了一种免训练的即插即用的通用架构“啄木鸟（Woodpecker）”，通过修正的方式解决 MLLM 输出幻觉的问题。
论文链接：
https://arxiv.org/pdf/2310.16045.pdf
代码链接：
https://github.com/BradyFU/Woodpecker
方法
关键概念提取：关键概念指的是 MLLM 的输出中最可能存在幻觉的存在性目标，例如上图描述中的“自行车；垃圾桶；人”。我们可以 Prompt 大语言模型来提取出这些关键概念，这些关键概念是后续步骤进行的基础；
问题构造：围绕着前一步提取出的关键概念，Prompt 大语言模型来提出一些有助于检验图片描述真伪的问题，如“图中有几辆自行车？”、“垃圾桶边上的是什么？”等等；
视觉知识检验：使用视觉基础模型对提出的问题进行检验，获得与图片以及描述文本相关的信息。例如，我们可以利用 GroundingDINO 来进行目标检测，确定关键目标是否存在以及关键目标的数量。这里我们认为像 GroundingDINO 这类视觉基础模型对图片的感知能力比 MLLM 本身的感知能力更强。对于目标颜色等这类属性问题，我们可以利用 BLIP-2 来进行回答。BLIP-2这类传统 VQA 模型输出答案的长度有限，幻觉问题也更少；
视觉断言生成：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”。这些视觉断言可以看做与原有 MLLM 的回答以及输入图片相关的视觉知识库；
幻觉修正：基于前面得到的，使用大语言模型对 MLLM 的文本输出进行逐一修正，并提供目标对应的检测框信息作为视觉检验的参照。
实验效果
此外，研究者还应用更全面的验证集 MME，进一步测试 Woodpecker 在面对属性幻觉时的修正能力，结果如下表所示：
从表中可见 Woodpecker 不仅在应对目标幻觉时有效，在修正颜色等属性幻觉时也具有出色的表现。LLaVA 的颜色得分从 78.33 分大幅提升到 155 分！经过 Woodpecker 修正后，四个基线模型在四个测试子集上的总分均超过 500 分，在总体感知能力上获得了显著提升。
准确度：模型的答复相对于图片内容是否准确 详细程度：模型答复的细节丰富度
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