하이패스 필터를 활용한 비전 언어 모델의 환각 현상 완화

김동욱; 우상민; 장재혁; 최유빈; 김창익

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김동욱 (한국과학기술원) 우상민 (한국과학기술원) 장재혁 (한국과학기술원) 최유빈 (한국과학기술원) 김창익 (한국과학기술원)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집

발행연도: 2024.6

수록면: 2,080 - 2,083 (4page)

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Recent advancements in large natural language processing models have demonstrated superior performance across various problems. Building on this progress, large vision-language models capable of processing both images and text simultaneously are rapidly developing and becoming a major focus in the field of computer vision. However, these models commonly suffer from hallucinations, incorrectly assuming the presence of objects that do not appear in images and providing erroneous responses. This paper introduces a method to mitigate such hallucinations by using image filtering techniques. High-pass filtering provides various perspectives on a single image, assisting the model in understanding the image and reducing hallucinations. This methodology does not require additional training for the Large Model, is straightforward, and can be easily applied to various models. We demonstrate the effectiveness of this approach through experiments using the pope benchmark, a standard for evaluating hallucination.

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