Aligning Modalities in Vision Large Language Models via Preference Fine-tuning

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本文介绍了通过偏好优化(POVID)解决视觉大语言模型(VLLM)中模态对齐问题的方法。研究发现,尽管VLLMs在多种任务上表现出色,但它们可能会产生幻觉,即回答与图像不符。POVID通过生成AI模型反馈数据,采用两阶段策略,结合GPT-4V的合成数据和失真图像来减少幻觉,并通过RLHF进行优化。实验表明,这种方法不仅能减少幻觉,还能提升模型性能。

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本文是LLM系列文章,针对《Aligning Modalities in Vision Large Language Models via Preference Fine-tuning》的翻译。

通过偏好微调调整视觉大语言模型中的模态

摘要

指令跟随视觉大语言模型(VLLMs)最近在各种任务上取得了重大进展。这些方法融合了强大的预训练视觉模型和大型语言模型(LLM)。由于这些组件是单独训练的,因此需要将学习到的表示与附加图像语言对的联合训练相一致。这个过程并不完美,可能会导致模型产生幻觉——提供的答案不能准确反映图像,即使核心LLM是高度真实的,并且视觉主干具有足够完整的表示。在这项工作中,我们将幻觉问题定义为一个对齐问题,并通过偏好调整来解决它。具体来说,我们提出了POVID来生成具有AI模型的反馈数据。我们使用基准指令作为首选响应,并采用两阶段方法生成解引用数据。首先,我们提示GPT-4V将看似合理的幻觉注入正确的答案中。其次,我们扭曲图像以触发VLLM固有的幻觉行为。这是一种自动化方法,不依赖于人工数据生成,也不需要完美的专家,这使其易于扩展。最后,通过直接偏好优化将这两种生成策略集成到RLHF管道中。在广泛基准测试的实验中,我们表明,我们不仅可以减少幻觉,还可以提高标准基准测试的模型性能,优于先前的方法。我们的数据和代码在

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自然语言处理技术日益发展,就如何让机器能够理解和执行人类指令这一问题,成为了研究的重要方向。这涉及到如何将自然语言和机器学习模型有效地融合,从而让机器能够通过自然语言理解人类的指令,并按照指令进行行动。 据目前的研究表明,最有效的方法是对语言模型进行训练,通过数据驱动的方法,让机器能够理解人类的指令,从而完成特定的任务。要实现这一目标,需要采用一定的语言模型和机器学习算法。 其中,最流行的算法包括序列标注、文本生成、神经机器翻译等。这些算法都能通过对文本进行深度学习来训练模型,从而让机器能够更好地理解指令和完成任务。 然而,一些挑战依然存在。首先,不同的语言之间存在巨大的差异,因此需要针对不同的语言训练不同的模型。其次,语言模型需要和任务场景建立紧密的联系,才能更好地理解和执行指令。 最后,持续的技术进步也需要不断地改进和更新语言模型,以保证在不同的场景下,机器能够更好地理解和执行人类的指令。这意味着,对数据的收集和处理,对算法和模型的优化,都需要不断地实践和创新。 总之,针对语言模型的训练和优化,是实现机器按照人类指令执行的关键。只有通过不断的探索和实践,才能让机器更好地理解我们的指令,并更加有效地完成任务。
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