大规模视觉 - 语言模型（LVLMs）在从视觉输入中生成上下文详细和连贯的回答方面越来越熟练。然而，它们在多模态决策和开放性生成方面的应用受到幻觉的明显影响，生成的文本不准确地表示了视觉内容。为解决这个问题，本文引入了 Instruction Contrastive Decoding（ICD）方法，这是一种旨在减少 LVLM 推断过程中幻觉的新方法。我们的方法受到了干扰指令明显加剧多模态融合模块幻觉的观察启发。ICD 对标准和干扰指令的分布进行对比，从而增加了对齐的不确定性，并有效地从原始分布中减去了幻觉概念。通过对鉴别性基准（POPE 和 MME）和生成基准（LLaVa-Bench）进行全面实验，我们证明了 ICD 显著减轻了物体级幻觉和属性级幻觉。此外，我们的方法不仅解决了幻觉问题，还显著提升了 LVLM 的一般感知和识别能力。

Mar, 2024

通过综合调查，我们分析了大型视觉语言模型（LVLMs）中的幻觉问题，以建立一个概览并为未来的缓解工作提供帮助。调查包括对 LVLMs 中幻觉的概念澄清、幻觉症状的多样性及存在的挑战、以及评估 LVLMs 幻觉的基准和方法论的概述。此外，我们深入研究了这些幻觉的根本原因，包括对训练数据和模型组件的认知。我们还对缓解幻觉的现有方法进行了批判性回顾，并讨论了关于 LVLMs 中幻觉的未解问题和未来研究方向。

Feb, 2024

大视觉语言模型（LVLMs）通过视觉识别和语言理解相结合，生成连贯且与上下文相关的内容，但仍然存在物体幻觉问题。本文介绍一种名为 Visual Contrastive Decoding（VCD）的简单且无需训练的方法，通过对比原始和失真的视觉输入产生的输出分布，有效降低统计偏差和单模式先验产生物体幻觉的影响，确保生成的内容与视觉输入密切相关，从而产生上下文准确的输出。实验证明，VCD 不需要额外的训练或使用外部工具，在不同的 LVLM 族群中显著减轻了物体幻觉问题。除减轻物体幻觉问题外，VCD 在通用 LVLM 基准测试中也表现出色，展示了其广泛的适用性。

Nov, 2023

提出的 “感应 - 对比解码” 策略通过降低幻觉导致的不真实预测，增强了大型语言模型生成内容的可信度。在多个模型规模和系列上的实验证明，该方法能有效提高大型语言模型的内容真实性。

Dec, 2023

本研究提出了一种新颖的图像偏置解码技术，以对抗引起幻觉的过度依赖文本的问题，并通过综合统计分析验证了该方法的可靠性，通过自适应调整策略在不同条件下实现了强大灵活的处理能力。实验证明，在不需要额外训练数据且仅有模型参数的微小增加情况下，我们的方法能够显著减少 LVLM 的幻觉，并增强生成回应的真实性。

Feb, 2024

针对当前大型视觉 - 语言模型在生成回复和相应图像之间存在的不一致问题，本研究提出了一种名为 DFTG 的有针对性的指导数据生成框架，通过诊断模型的响应和图像，生成有针对性的指导数据以减轻幻觉问题。实验结果表明，与先前的数据集相比，我们的方法生成的有针对性指导数据在减轻幻觉方面更加有效。

Apr, 2024

本文从表示学习的新角度解决了多模态大型语言模型中的幻觉问题，并通过引入对比学习的方法，在多个基准测试中证明了减少幻觉和提高性能的有效性。

Dec, 2023

对大型视觉语言模型（LVLMs）的幻觉问题进行了深入分析，发现了几个新的洞察力，提出了一种简单、稳健和无需训练的方法（VDGD）来减轻幻觉，实验结果表明 VDGD 在减少幻觉方面显著优于其他基线方法。

May, 2024

通过细粒度人工智能反馈，检测和减轻大规模视觉语言模型中的幻觉现象。通过生成小规模句子级幻觉注释数据集和使用检测 - 重写流程来自动构建偏好数据集，进一步区分幻觉的严重程度，将幻觉严重程度纳入偏好学习来减轻大规模视觉语言模型中的幻觉。广泛实验证明了我们方法的有效性。

Apr, 2024

通过引入更详细的视觉注释和更具区分性的视觉模型来提高大型视觉语言模型的训练，使其能够生成更精确的回答，减少幻觉；此外，提出了新的评估基准 RAH-Bench 分为三种不同的幻觉类型，与原始 LLaVA 相比，我们的方法在该基准下实现了 +8.4% 的改进，并在其他模型上取得了广泛的性能提升。

Nov, 2023