Multimodal Model Post List

🎩 Survey

• [24’] A Survey on Multimodal Large Language Models
  • Multimodal LLM 전반에 대해 정리한 글
• [24’] Hallucination of Multimodal Large Language Models: A Survey
  • Multimodal LLM에서의 Hallucination의 Definition, Causes, Benchmark, Mitigation 등을 정리한 글

⏱ Early Works

• [21’ ICML] VL-T5: Unifying Vision-and-Language Tasks via Text Generation
  • Vision information을 text token으로 전환하는 구조의 multi-task unified framework를 제시함

🧷 Contrastive Model

1. Vision-Language Alignment

• [21’ ICML] CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
  • CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training) 모델을 제시함

2. Segmentation

• [22’ ECCV] MaskCLIP: Extract Free Dense Labels from CLIP
  • MaskCLIP은 학습 없이 CLIP Last Layer Feature Map으로부터 Dense Label을 추출하고, 이를 다듬는 (1) Key Smoothing과 (2) Prompt Denoising 기법을 제시함
  • MaskCLIP+는 Pseudo Labeling과 Self-training을 통해 MaskCLIP의 성능을 더 개선시킴
• [22’ ECCV] Zsseg: A Simple Baseline for Open-Vocabulary Semantic Segmentation with Pre-trained Vision-Language Model
  • CLIP은 Image 전체에 대한 정보를 추출하는 반면 Segmentation Task는 Pixel 단위로 한다는 점을 지적하며 Mask Proposal Model을 사용하여 Region Proposal을 제시하고, 이를 CLIP을 이용하여 Zero-shot Classification을 수행하는 Two-stage framework를 제시함
• [22’ CVPR] ZegFormer: Decoupling Zero-Shot Semantic Segmentation
  • 기존의 Pixel-level Segmentation은 Seen object와 Unseen object의 의미를 잘 통합하지 못한다는 문제점을 지적함
  • ZS3(Zero-Shot Semantic Segmentation)을 (1) Class-agnostic Grouping과 (2) Segment-level Zero-shot Classification 문제로 분리하여 해결하는 방법을 제시함
• [23’ CVPR] ZegCLIP: Towards Adapting CLIP for Zero-shot Semantic Segmentation
  • 기존 CLIP 기반 two-stage framework가 CLIP의 zero-shot ability를 온전히 활용하지 못한다는 문제점을 지적하고, 이를 해결하기 위해 CLIP의 zero-shot prediction을 pixel level로 확장하는 ZegCLIP 모델을 제시함
  • 직관적인 one-stage framework에 DPT(Deep Prompt Tuning), Non-mutually Exclusive Loss (NEL), Relationship Descriptor (RD)라는 세 가지 기법을 적용하여 성능을 two-stage framework 수준보다 높게 끌어올림
• [24’ ICML] Cascade-CLIP: Cascaded Vision-Language Embeddings Alignment for Zero-Shot Semantic Segmentation
  • CLIP의 Intermediate Layer가 Rich Object Detail을 포함하고 있음을 확인하고, 단순 Multi-level Feature를 합치는 것은 오히려 성능을 저하시킨다고 주장함
  • 이를 해결하기 위해 Cascaded Vision-Language Embedding Alignment과 Neighborhood Gaussian Aggregation을 제안함

🔮 Generative Model

1. Foundation Models

LLaVA

• [23’ NIPS] LLaVA: Visual Instruction Tuning
  • Visual Instruction Tuning을 위한 LLaVA 모델을 제시함
• [24’ CVPR] LLaVA-1.5: Improved Baselines with Visual Instruction Tuning
  • Academic task를 잘 하지 못하는 LLaVA의 단점을 data instructization으로 극복함
  • Adapter 개선, High-resolution input 사용 등의 방법을 제시함

BLIP

• [23’ ICML] BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large Language Models
  • BLIP-2는 cost-efficient한 LMM을 만들고자 하는 시도로, (1) 이미 학습된 Image Encoder와 LLM을 사용하고, (2) 여러 Objective로 분리하여 학습을 진행하여 효율성을 높임
  • Representation Learning과 Generative Learning으로 나누어진 Two-stage 학습을 수행, 특히 Representation Learning에서는 Q-Former 구조가 도입되었으며 ITC, ITG, ITM Objective를 사용하여 학습
• [24’] xGen-MM (BLIP-3): A Family of Open Large Multimodal Models
  • xGen-MM은 BLIP-2의 문제점을 (1) 데이터의 크기와 다양성, (2) Architecture의 Scalability, (3) Training Objective의 단순화를 통해 해결함
  • Q-Former가 아닌 Perceiver를 사용하고, High-resolution Image의 정보를 보존하기 위해 Any-Resolution Visual Token Sampling을 사용하였으며, Interleaved Dataset을 사용하여 Multi-Image Input을 제공함

2. Few-shot Learning

• [22’ NIPS] Flamingo: a Visual Language Model for Few-Shot Learning
  • Multimodal Few-shot learning task를 위한 Flamingo 모델을 제시함
• [23’ NIPS] KOSMOS-1: Language Is Not All You Need: Aligning Perception with Language Models
  • Multimodal in-context learning, multimodal chain-of-thought를 가능하게 하는 interleaved image-text input을 사용한 KOSMOS-1 모델을 제시함
  • IQ Test로 nonverbal in-context learning capability를 측정한 점이 특징
• [24’] MM1: Methods, Analysis & Insights from Multimodal LLM Pre-training
  • Apple의 논문으로, MLLM Pipeline을 분석하고, 이를 최적화한 MM1 모델을 제시함

3. Visual Encoder & Adapter

• [24’ ICLR] LLaMA-Adapter: Efficient Fine-tuning of Language Models with Zero-init Attention
  • LLaMA에 적용 가능한 Vision-conditioned Prefix Tuning 방법을 제시함
• [23’] LLaMA-Adapter V2: Parameter-Efficient Visual Instruction Model
  • Visual instruction data 없이 language instruction data와 image-text data를 각각 disjoint parameter에 학습시켜 visual instruction을 효율적으로 학습하는 joint training paradigm을 제시함
  • 이때 disjoint parameter 학습을 위해 visual knowledge early fusion 방법을 사용함
• [24’ ICML] Prismatic VLMs: Investigating the Design Space of Visually-Conditioned Language Models
  • VLM에 대한 거대한 분석을 진행하고, 이에 따른 Prism 모델을 제시함
  • Vision Encoder Pre-training의 성능이 저하되는 이유, CLIP + DINOv2 Ensemble의 성능이 향상되는 이유 등을 Insight로 제시함
• [24’ CVPR] Honeybee: Locality-enhanced Projector for Multimodal LLM
  • Locality와 flexibility를 모두 고려한 C-abstractor를 제안함
  • MLLM instruction tuning 데이터셋 제작 및 학습 방법에 대한 최적의 방법을 제시함
• [24’ CVPR] Eyes Wide Shut? Exploring the Visual Shortcomings of Multimodal LLMs
  • Visual Encoder의 한계를 지적하며 CLIP-blind pair의 개념을 제안하고 MMVP 데이터셋을 구축함
  • 이를 극복하기 위해 CLIP과 DINOv2를 융합한 I-MoF 모델을 제시함
• [24’ CVPR] VIVL: Towards Better Vision-Inspired Vision-Language Models
  • VLM에서 Vision-Language Interaction이 부족함을 지적하며 Visual Encoder, Adapter의 Interaction을 강화한 FPE와 DVCP Module을 제시함
• [24’] ConvLLaVA: Hierarchical Backbones as Visual Encoder for Large Multimodal Models
  • ViT에 비해 계산량이 적은 ConvNeXt를 Visual Encoder로 사용하여 High-resolution input을 처리하는 ConvLLaVA 모델을 제시함
  • High-resolution, Many Visual Token, Vision Encoder Training이 성능 향상에 중요하다는 것을 보여줌
• [24’] Cambrian-1: A Fully Open, Vision-Centric Exploration of Multimodal LLMs
  • 지금까지의 MLLM Benchmark가 MLLM의 성능을 잘 평가하지 못한다고 지적하며, Vision-centric Benchmark인 CV-Bench를 제안함
  • Vision Encoder Unfreezing, Vision Encoder Ensemble을 통해 성능이 향상되는 것을 확인하고, DINOv2와 ConvNeXt의 의미를 재확인함; 더 나아가 Spatial Vision Aggregator(SVA)를 제안하여 여러 Vision Encoder의 Feature를 효율적으로 종합하는 방법을 제안
  • Data Distribution이 Instruction Tuning에 중요하다는 것을 확인하고, 이를 조정한 Cambrian-7M 데이터셋을 제작; 또한 System Prompting을 통해 Condition을 주고 Instruction Tuning을 진행하는 것이 중요하다는 것을 확인함

🤔 Multimodal Chain-of-Thought

• [24’ TMLR] Multimodal Chain-of-Thought Reasoning in Language Models
  • Lightweight multimodal model(1B)에서 reasoning을 수행하는 two-stage framework를 제안함
• [24’ CVPR] Compositional Chain-of-Thought Prompting for Large Multimodal Models
  • MLLM이 Attribute, Relationship을 잘 인지하지 못한다는 문제를 지적하고, 이를 해결하기 위해 SG(Scene Graph)를 생성하도록 강제하는 Compositional Chain-of-Thought(CCoT)를 제시함
  • Bounding box와 같은 구체적인 정보까지 SG에 포함시키는 것은 일반적인 MLLM Task에서 불필요하며, 여전히 작은 모델에서는 CCoT의 Hallucination 문제가 발생할 수 있음
• [24’] Visual CoT: Unleashing Chain-of-Thought Reasoning in Multi-Modal Language Models
  • Multimodal LLM에서 bounding box를 예측하는 image reasoning step을 추가한 Visual CoT 모델을 제시함

👀 LLM-Aided Visual Reasoning

1. Localization

• [24’ ICLR] KOSMOS-2: Grounding Multimodal Large Language Models to the World
  • Bounding box input/output을 <loc> token으로 처리할 수 있는 MLLM을 제시하였으나, 이는 top-left, bottom-right만을 표현한다는 한계점이 있음
• [23’] Shikra: Unleashing Multimodal LLM’s Referential Dialogue Magic
  • Bounding box를 단순 text로 취급하여 Input/Output으로 처리할 수 있는 간단한 아이디어를 제시함
  • Grounded Conversation, Multimodal Chain-of-Thought의 초기 아이디어로도 볼 수 있음
• [24’] GPT4RoI: Instruction Tuning Large Language Model on Region-of-Interest
  • Region-of-Interest를 RoIAlign으로 embedding하여 MLLM에 사용하는 방법론을 제시함
  • Bounding box를 text로 취급하는 것보다 풍부한 visual information을 포함한다고 주장함
• [24’ ICLR] Ferret: Refer and Ground Anything /Anywhere at Any Granularity
  • Arbitrary shape의 spatial input을 point-based approach를 통해 visual feature로 추출하는 spatial-aware visual sampler를 제시함
• [24’ CVPR] Osprey: Pixel Understanding with Visual Instruction Tuning
  • Mask-based Instruction Data의 부족을 지적하고, 이를 해결하는 Osprey-724K 데이터셋을 제작함
  • Mask Input을 처리하기 위해 Mask-Aware Visual Extracter를 사용하였으며, 이는 Spatial Geometry를 반영할 수 있다는 점에서 Ferret의 방법보다 우수함
  • ConvNeXt Vision Encoder가 High-resolution Input 계산량 면에서 ViT보다 우수하다는 것을 보였으나, 성능 비교는 하지 않음
• [24’ CVPR] PixelLLM: Pixel Aligned Language Models
  • VLM의 language token과 함께 LLM이 어디를 보고 있는지에 대한 localization 정보를 제공함

2. Segmentation

LLM-guided Segmentation

• [24’ CVPR] LISA: Reasoning Segmentation via Large Language Model
  • Reasoning segmentation task를 제안하고, embedding-as-mask paradigm을 제안해 <SEG> token으로 segmentation mask를 예측함
• [23’] LISA++: An Improved Baseline for Reasoning Segmentation with Large Language Model
  • LISA를 추가 데이터셋을 이용해 Instance Segmentation, SiD(Segmentation in Dialogue)도 가능하도록 확장함
• [23’] LLaVA-Grounding: Grounded Visual Chat with Large Multimodal Models
  • 기존 Visual Grounding 모델은 Conversation을 잘하지 못한다는 단점을 지적하고, 이를 해결하기 위해 Grounded Visual Instruction Data를 제작하여 훈련함
• [24’ CVPR] PixelLM: Pixel Reasoning with Large Multimodal Model
  • Lightweight pixel decoder와 segmentation codebook을 이용해 LISA 구조에서 multiple target segmentation이 가능하도록 함
• [24’ CVPR] GSVA: Generalized Segmentation via Multimodal Large Language Models
  • LISA에서 GRES Task를 풀기 위해 여러 개의 <SEG> token과 <REJ> token을 사용할 것을 제안함
• [24’ CVPR] GLaMM: Pixel Grounding Large Multimodal Model
  • GCG(Grounded Conversation Generation) Task를 제안하고, Visual Prompt를 Input으로 이용할 수 있는 확장된 LISA 모델을 제안함
  • SA-1B dataset을 재가공하여 GCG task에 맞는 거대 데이터셋인 GranD dataset(11M)을 제작함
• [24’ CVPR] GROUNDHOG: Grounding Large Language Models to Holistic Segmentation
  • 강력한 Mask Proposal Model인 Mask2Former+를 사용한 Proposal Stage와 Language-guided Grounding을 사용한 Retrieval Stage로 구성된 GROUNDHOG 모델을 제시함
  • 다양한 task를 포함한 2.5M의 M3G2 dataset을 구축하여 훈련함
• [24’ CVPR] AnyRef: Multi-modal Instruction Tuned LLMs with Fine-grained Visual Perception
  • LISA 기반으로 BBox, Image, Audio Input을 받을 수 있도록 확장한 AnyRef 모델을 제시함
  • <SEG> Token Bottleneck을 지적하여 Previous Token으로부터 추가 정보를 합치는 Refocusing Mechanism을 제시하며, 이는 In-context Learning의 일종으로 간주할 수 있음
• [24’ CVPR] PerceptionGPT: Effectively Fusing Visual Perception into LLM
  • SAM을 사용한 LISA와 달리 Bounding Box, Mask 모두 Input/Output으로 사용할 수 있는 <vis> Token과 단순한 Encoder-decoder만으로 이루어진 End-to-end 모델로도 충분한 성능을 보일 수 있음을 증명함
  • LISA의 embedding-as-mask paradigm이 discrete representation을 사용하는 것보다 성능이 더 좋고 학습에도 유리하며 속도도 빠르다는 것을 보여줌
  • CLIP multi-layer fusion analysis를 통해 vision-centric task에 CLIP의 intermediate layer가 중요하다는 사실을 발견함
• [24’] LaSagnA: Language-based Segmentation Assistant for Complex Queries
  • Semantic Segmentation의 Negative Class를 Instructization에 활용하여 LISA 등의 모델의 성능을 높이는 Data Augmentation 방법을 제시함
• [24’] F-LMM: Grounding Frozen Large Multimodal Models
  • Frozen LLM의 Attention Map을 사용해 Segmentation Map을 생성하는 F-LMM 모델을 제시함
  • 기존의 Grounding-Chat Trade-off 문제를 해결하고, LLM의 Conversation 능력이 좋을수록 Grounding 능력도 좋을 수 있다는 것을 보여줌

Referring Segmentation

• [22’ CVPR] LAVT: Language-Aware Vision Transformer for Referring Image Segmentation
  • Visual Encoder에 Language Attention을 주어 Language-Vision Interaction을 강화하여 RIS Task를 해결함
• [23’ CVPR] OVSeg: Open-Vocabulary Semantic Segmentation with Mask-adapted CLIP
  • CLIP과 Mask Prompt Tuning을 사용하여 Open-Vocabulary Semantic Segmentation Task를 해결함
• [23’ CVPR] GRES: Generalized Referring Expression Segmentation
  • Multi-target, Empty-target expression에 대해 대답해야 하는 GRES Task를 제안하고 이를 해결하기 위한 ReLA 모델을 제시함
  • LISA와 같은 LLM-aided segmentation에서의 In-context Learning의 효과를 발견함
• [24’ CVPR] UniLSeg: Universal Segmentation at Arbitrary Granularity with Language Instruction
  • Various granularity에서 모두 segmentation할 수 있는 universal segmentation model을 제안함

Few-shot Segmentation

• [24’ CVPR] LLaFS: When Large Language Models Meet Few-Shot Segmentation
  • 기존 Few-shot Segmentation을 LLM에서 In-context Learning 방식으로 해석함
  • Region-attribute table을 제안하여 LLM이 이미지를 region-wise attribute로 이해할 수 있도록 함

🚄 Efficient LMM

• [24’ ECCV] FastV: An Image is Worth 1/2 Tokens After Layer 2
  • Visual Token의 Low Attention Efficiency를 발견하고 Deep Layer에서의 Visual Token은 Redundant할 것으로 예상함
  • 이를 통해 Early Layer에서 Visual Token을 제거하여 계산량을 줄이는 Training-free 방법론인 FastV를 제안하였고, 어느 정도까지의 Token Reduction 후에도 성능 하락이 거의 없음
• [24’ ECCV] FlexAttention for Efficient High-Resolution Vision-Language Models
  • Low-resolution Input에서의 Attention Score를 기반으로 High-resolution Token을 선택적으로 활용하는 FlexAttention을 제안함
  • 해당 방법은 Training-free가 아니며, Evaluation 과정이 과장되어 있음
• [24’] LLaVA-PruMerge: Adaptive Token Reduction for Efficient Large Multimodal Models
  • CLIP의 [CLS] Token과의 Attention Score를 통해 LMM에 중요한 Image Token을 선택할 수 있다고 주장하나, 이 방법으로 수행한 PruMerge에는 한계가 있으며 Spatial Uniform Sampling을 추가한 PruMerge+에서만 성능이 유지됨
• [24’] HiRED: Attention-Guided Token Dropping for Efficient Inference of High-Resolution Vision-Language Models in Resource-Constrained Environments
  • Visual Token 중 일부만 LMM Attention이 높은 것을 발견하고, 이를 CLIP의 [CLS] Token Attention으로 예측하는 Heuristic한 방법을 제안
  • 적은 Visual Token을 사용하여 Inference Efficiency는 향상시키면서 성능은 약간 저하됨; 일부에서는 오히려 적은 Visual Token을 사용하는 것이 성능이 높게 나타남

🐍 Hallucination

1. Hallucination Evaluation

• [18’ EMNLP] CHAIR: Object Hallucination in Image Captioning
  • Object Captioning Task에서의 Object Hallucination을 측정하는 Metric을 제시함
• [23’ EMNLP] POPE: Evaluating Object Hallucination in Large Vision-Language Models
  • CHAIR가 Instruction 및 Generated Length에 의해 Variation이 심하다는 문제를 들어, Yes-or-No 문제로 Hallucination을 객관적으로 평가하는 Benchmark인 POPE를 제시함
  • 세 개의 Subset random, popular, adversarial을 제시하고, 이를 통해 LMM의 Statistic Bias가 Hallucination을 유발하는 것을 확인함
• [23’] MME: A Comprehensive Evaluation Benchmark for Multimodal Large Language Models
  • 크게 Perception과 Cognition을 측정하는 14개의 subtask로 구성되며, 일반적인 LMM 성능 측정을 위해 고안됨
  • Object Hallucination을 측정하기 위해 Existence, Count, Position, Color subtask를 활용할 수 있음
• [23’] AMBER: An LLM-free Multi-dimensional Benchmark for MLLMs Hallucination Evaluation
  • 오로지 Object Existence만 측정하며 단답형(Discriminative Task)으로만 구성된 POPE의 문제를 지적함
  • Existence, Attribute, Relation을 모두 평가하며 Discriminative, Generative Task를 모두 포함한 AMBER Benchmark를 제시함
• [24’ CVPR] HallusionBench: An Advanced Diagnostic Suite for Entangled Language Hallucination and Visual Illusion in Large Vision-Language Models
  • LMM의 Hallucination을 평가하기 위하여 Vision Dependent, Vision Supplement 질문을 제시하는 HallusionBench Benchmark를 제시함
  • LMM의 Hallucination을 Language Hallucination과 Visual Illusion으로 구분하고, 각 현상이 GPT-4V를 포함한 다양한 LMM에서 흔하게 발생한다는 것을 보여줌

2. Hallucination Mitigation

Contrastive Decoding

• [24’ CVPR] VCD: Mitigating Object Hallucinations in Large Vision-Language Models through Visual Contrastive Decoding
  • Distorted Image를 사용하여 Visual Uncertainty를 부여한 모델에서는 Language Prior와 Statistical Bias가 증폭되어 Hallucination이 발생하는 것을 확인
  • 기존 LMM과 Distorted Image를 사용한 LMM 간의 Contrastive Decoding을 수행하여 Object Hallucination을 개선
• [24’ CVPR] M3ID: Multi-Modal Hallucination Control by Visual Information Grounding
  • Visual Input에 Output이 얼마나 의존하는지 측정하는 PDM(Visual Prompt Dependency Measure)를 만들고, 생성되는 문장이 길어짐에 따라 Image의 기여도가 떨어져 Hallucination이 증가하는 fading memory effect를 확인
  • 문장이 길어짐에 따라 Image의 기여도를 높이는 Dynamic Adjustment를 포함한 Contrastive Decoding을 수행하여 Object Hallucination을 개선
• [24’] IBD: Alleviating Hallucinations in Large Vision-Language Models via Image-Biased Decoding
  • Image에 대한 Attention Score를 높여 Image-biased Model을 만들고, 이를 기존 LMM과 혼합하여 Image-biased Decoding을 수행하였음
  • Image-biased Model은 Content Token의 Probability를 높이고, Functional Token의 Probability를 낮추는 효과가 있음; 또한 두 모델의 Token Probability Distribution이 유사할수록 Image-biased Model의 예측 능력이 떨어짐
  • LLM의 Factual Recall과 비슷하게 Content Word를 생성하는 것은 어렵기 때문에, Late Layer까지도 Probability Distribution이 바뀌는 것을 확인함
  • Image-based Hallucination은 Visual Content와 LLM의 Parametric Knowledge 사이의 충돌이 있는 경우 빈번하게 발생함
• [24’ ECCV] Contrastive Region Guidance: Improving Grounding in Vision-Language Models without Training
  • Visual Prompt(Bounding Box 등)를 Fine-tuning 없이도 이해하도록 Masking 전후 LMM에 대해 Contrastive Decoding을 수행하여 성능을 개선함
• [24’] Pensieve: Retrospect-then-Compare Mitigates Visual Hallucination
  • LMM의 Visual Branch가 정확한 정보뿐만 아니라 Hallucinated Concept까지 지지하는 것을 발견하고, 이를 Retrieval을 활용한 Contrastive Decoding을 통해 개선함
  • Visual Branch의 Hallucination을 유도하는 Noise와 Language Branch의 Hallucination을 유도하는 Noise를 구분하여 Adaptive Parameter를 조절함
• [24’ ACL Findings] ICD: Mitigating Hallucinations in Large Vision-Language Models with Instruction Contrastive Decoding
  • Instruction(Role Prefix)을 부여하면 LMM의 Language Prior 또는 Pretraining Data Bias에 취약해져 Hallucination이 심해지는 현상을 발견함
  • 기존 LLM과 추가적인 Disturbance Instruction을 준 LLM 간의 Contrastive Decoding을 수행하여 Object/Attribute Hallucination을 개선하였고, 이는 VCD보다 효과적이며 VCD와 보완적으로 사용할 수도 있음
• [24’] HIO: Alleviating Hallucinations in Large Vision-Language Models through Hallucination-Induced Optimization
  • Contrastive Decoding이 잘 작동하는 조건을 이론적으로 분석하고, 이를 포함하여 Hallucination을 유도하는 DPO Loss를 제안함
  • 이를 통해 Hallucinated LMM을 만들고 Contrastive Decoding을 수행하여 Object Hallucination을 개선함
• [24’] AvisC: Don’t Miss the Forest for the Trees: Attentional Vision Calibration for Large Vision Language Models
  • Visual Hallucination을 유발하는, 과도한 Attention을 가진 Image Token을 발견하고 이를 Blind Token이라 명명함
  • Blind Token만을 보는 Hallcinated LMM을 만들어 Contrastive Decoding을 수행하여 Object Hallucination을 개선함
• [24’] RITUAL: Random Image Transformations as a Universal Anti-hallucination Lever in LVLMs
  • Image Transformation을 통해 Augmented된 Image를 사용한 LMM과 원본 Image를 사용한 LMM의 Probability를 Ensemble하여 Object Hallucination을 개선함
• [24’] CODE: Contrasting Self-generated Description to Combat Hallucination in Large Multi-modal Models
  • Image Description을 생성한 것으로 Image를 대체하는 경우 Semantic Information이 충분하지 않아 Hallucination이 발생하는 것을 관찰하고, Self-generated Description을 사용한 LMM과 Contrastive Decoding을 수행하여 Object/Complicated Reasoning Hallucination을 개선함
  • Image Description은 Vision과 Language Reasoning이 결합된 Task에서는 더 효과적일 수 있으나, Vision Reasoning이 이루어져야 하는 시각적으로 복잡한 Task에서는 Hallucination을 유발할 수 있음을 VDGD 논문과 비교하여 작성하였음
  • Contrastive Decoding 시 Token Distribution에 따라 Parameter를 조절하는 Dynamic Restriction $\alpha_ t$, Adaptive Information Constraint $\beta_ t$을 사용하여 Hallucination을 더 정밀하게 개선함
• [24’] AGLA: Mitigating Object Hallucinations in Large Vision-Language Models with Assembly of Global and Local Attention
  • Image Attention을 Prompt-independent한 Global Attention과 Prompt-dependent한 Local Attention으로 나누고, 기존 LMM이 Global Attention 값이 높아 Local Attention을 무시하고 있어 Hallucination이 발생한다는 것을 관찰함
  • Global Attention을 Masking하고, Local Attention에 집중하도록 한 LMM과 기존 LMM을 Assembly하여 Object Hallucination을 개선함

Other Strategy

• [24’ CVPR] OPERA: Alleviating Hallucination in Multi-Modal Large Language Models via Over-Trust Penalty and Retrospection-Allocation
  • LMM의 Attention Map을 분석하여 Hallucination이 발생하는 columnar pattern과 summary token을 발견하였고, 이는 repetition과도 관련됨
  • Hallucination을 줄이기 위해 Over-Trust Logit Penalty와 Retrospection-Allocation Strategy를 제안함
• [24’ ICLR-WS] Skip \n: A Simple Method to Reduce Hallucination in Large Vision-Language Models
  • LMM Hallucination은 보통 \n\n token 이후에 발생한다는 것을 발견하고, \n의 생성을 줄이는 Skip \n이라는 간단한 방법을 제안하였고, 이는 기존 방법들보다 훨씬 간단하고 효과적임
  • Greedy Decoding이 Hallucination에 Robust하다는 것을 재발견함
• [24’] VDGD: Mitigating LVLM Hallucinations in Cognitive Prompts by Bridging the Visual Perception Gap
  • LMM의 Visual Ability를 단순히 이미지를 설명하는 VR(Visual Recognition)과 이를 이해하고 추론하는 VP(Visual Perception)으로 나누었고, VP가 잘 되지 않는 이유를 VR과 Cognitive Skill을 동시에 활용하기 어렵다는 Visual Perception Gap으로 설명함
  • VR Hallucination을 그 원인에 따라 Language, Vision, Style, IT으로 나누어 분석하고, Language Hallucination에서 VCD가 잘 작동하는 이유를 Probability Gap으로 설명하며 Style, IT에 대한 연구가 부족하다고 지적함
  • VDGD(Visual Description Grounding Decoding)을 제안함; (1) Image Description을 생성한 뒤 다음 Inference에서 정답을 맞추도록 하고, (2) Image Description과의 KL-Divergence가 낮은 Token을 Preference로 두어 Decoding을 수행하는 방법으로 Hallucination을 줄일 수 있음

🕶 Mechanical Interpretability

1. Feed-Forward Network

• [24’ ICCV-WS] Multimodal Neurons in Pretrained Text-Only Transformers
  • Gradient-based Attribution 계산을 통해 처음으로 Multimodal Neuron을 발견하였음; Early-to-Mid Layer에서 이러한 FFN이 발견되나, 이는 Gradient-based Approach의 Bias 때문일 수 있음
  • Image Embedding은 그대로 Text Semantic을 가지고 있는 것이 아니며, FFN의 Multimodal Neuron을 통해 이해할 수 있는 Text Semantic으로 Translation이 일어난다고 주장
• [24’ ACL Findings] Finding and Editing Multi-Modal Neurons in Pre-Trained Transformers
  • LLaVA와 같은 LMM Setting에서 Forward Contribution을 통해 Multimodal Neuron을 찾아내고, Late Layer에서 더 많이 발견되는 것을 확인
  • 이러한 Neuron의 Sensitivity, Specificity, Causal-Effect를 확인

2. Interpretation Framework

• [24’ ICLR-WS] A Concept-Based Explainability Framework for Large Multimodal Models
  • Toy Dataset에 대해 공통 Concept Dictionary를 Semi-NMF 방법으로 찾아내고 이를 Logit Lens로 해석함
  • Layer Ablation을 통해 Intermediate to Late Layer에서 Multimodal Structure가 나타남을 확인함

💯 Evaluation and Benchmark

• [24’] MMStar: Are We on the Right Way for Evaluating Large Vision-Language Models?
  • 기존 VLM Evaluation이 Dataset의 Quality와 Data Leakage 문제로 부정확하다는 것을 지적하고, 이를 해결하기 위한 MMStar Benchmark를 제시함
• [24’ ICLR] Beyond Task Performance: Evaluating and Reducing the Flaws of Large Multimodal Models with In-Context Learning
  • MLLM의 능력을 5가지 축(Hallucination, Abstention, Compositionality, Explanability, Instruction Following)으로 나누어 평가하고, 모든 축에서 MLLM의 성능은 충분하지 않음을 확인함
  • 일반적으로 사용되는 Multimodal ICL은 Instruction Following을 약간 개선시키지만 Hallucination은 오히려 악화시킴
  • 따라서 Multitask-ICL, Chain-of-Hindsight-ICL, Self-Correcting-ICL을 제안하고, 이러한 방법들로 Abstention, Explanability 등을 개선시킬 수 있음을 보여줌
• [24’ ICML] Fool Your (Vision and) Language Model With Embarrassingly Simple Permutations
  • MCQA(Multiple-Choice Question Answering) 상황에서 LLM과 VLLM이 Permutation에 굉장히 취약하며, 이는 Position Bias, Distractor Pattern, Symbol-Content Spurious Correlation 등의 요소로 인해 발생함

🎢 Further Research Topics

• [24’ CVPR] REAL: The Neglected Tails in Vision-Language Models
  • VLM의 pretraining data가 long-tailed concept distribution을 보임을 확인하고, 이를 해결하기 위한 REAL-Prompt와 REAL-Linear을 제안함

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