Зрительные галлюцинации ИИ: новый метод обнаружения и подавления

Автор: Денис Аветисян

Исследователи разработали инновационный подход к выявлению и устранению ложных визуальных утверждений, генерируемых моделями, объединяющими зрение и язык.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

В рамках разработанной схемы VIB-Probe, использующей теорию информационного узкого места, внутренние признаки внимания трансформера подвергаются анализу и фильтрации, позволяя выявлять и подавлять склонность к галлюцинациям путём сжатия высокоразмерных векторов внимания из всех слоёв и голов ([latex]L \times HL \times H[/latex]) в компактное латентное представление, что способствует генерации более достоверных выходных данных за счёт подавления — В рамках разработанной схемы VIB-Probe, использующей теорию информационного узкого места, внутренние признаки внимания трансформера подвергаются анализу и фильтрации, позволяя выявлять и подавлять склонность к галлюцинациям путём сжатия высокоразмерных векторов внимания из всех слоёв и голов ( $L \times HL \times H$ ) в компактное латентное представление, что способствует генерации более достоверных выходных данных за счёт подавления «рискованных» голов внимания на этапе вывода.

Предложен фреймворк VIB-Probe, использующий теорию вариационного информационного узкого места для дистилляции компактных латентных представлений и подавления голов внимания, ответственных за галлюцинации.

Несмотря на значительный прогресс в области мультимодального обучения, модели «зрение-язык» склонны к галлюцинациям — генерации текста, не соответствующего визуальному контенту. В данной работе, ‘VIB-Probe: Detecting and Mitigating Hallucinations in Vision-Language Models via Variational Information Bottleneck’, предложен новый подход, использующий теорию вариационного информационного «бутылочного горлышка» для выявления и смягчения этих нежелательных эффектов. Метод VIB-Probe позволяет дистиллировать компактные латентные представления из выходных данных attention-механизмов, избирательно подавляя «галлюцинаторные» головы. Способно ли такое глубокое понимание внутренних механизмов моделей открыть новые пути к созданию более надежных и правдивых систем искусственного интеллекта?

Иллюзия Реальности: Проблема Галлюцинаций в Мультимодальных Моделях

Современные модели, объединяющие зрение и язык, демонстрируют впечатляющую способность генерировать текстовые описания изображений, однако склонны к феномену, известному как «галлюцинация». Это означает, что сгенерированные описания могут содержать детали, отсутствующие на самом изображении, или искажать существующие объекты и их характеристики. Несмотря на значительный прогресс в области искусственного интеллекта, эта тенденция к неточностям представляет собой серьезную проблему, ограничивающую надежность и применимость этих моделей в задачах, требующих точного визуального понимания. Вместо объективного отражения содержания изображения, модели иногда «додумывают» информацию, создавая ложные или вводящие в заблуждение описания, что подрывает доверие к их результатам.

Исследования показали, что существующие методы выявления галлюцинаций в визуально-языковых моделях (ВЯМ), основанные на поверхностных показателях уверенности, таких как энтропия логитов, демонстрируют непостоянство в определении и устранении неточностей. Эти показатели зачастую отражают лишь степень уверенности модели в своем предсказании, а не фактическую соответствие описания изображению. В результате, даже при высокой уверенности, ВЯМ могут генерировать описания, содержащие объекты или детали, отсутствующие на входном изображении. Данная проблема ограничивает надежность этих моделей в приложениях, требующих точного визуального понимания, и подчеркивает необходимость разработки более эффективных методов оценки и коррекции галлюцинаций.

Ненадёжность моделей, объединяющих зрение и язык, существенно ограничивает их применение в областях, где требуется точное понимание визуальной информации. В частности, в таких критически важных сферах, как медицинская диагностика, автономное вождение или системы безопасности, даже незначительные неточности в описаниях изображений могут привести к серьёзным последствиям. Неспособность этих моделей достоверно интерпретировать визуальные данные ставит под вопрос их пригодность для принятия решений, требующих высокой степени точности и ответственности. Поэтому, преодоление проблемы «галлюцинаций» является ключевой задачей для расширения возможностей и повышения доверия к системам искусственного интеллекта, работающим с визуальной информацией.

Сравнительный анализ показал, что предложенный метод превосходит существующие базовые модели (MiniGPT-4, LLaVA-v1.5-7B, LLaVA-v1.6-Mistral-7B, Qwen2.5-VL-7B-Instruct) в задаче обнаружения галлюцинаций на дискриминационных и генеративных бенчмарках, согласно метрикам <span class="katex-eq" data-katex-display="false">AUROC</span> и <span class="katex-eq" data-katex-display="false">AUPRC</span>. — Сравнительный анализ показал, что предложенный метод превосходит существующие базовые модели (MiniGPT-4, LLaVA-v1.5-7B, LLaVA-v1.6-Mistral-7B, Qwen2.5-VL-7B-Instruct) в задаче обнаружения галлюцинаций на дискриминационных и генеративных бенчмарках, согласно метрикам $AUROC$ и $AUPRC$ .

VIB-Probe: Искусство Дистилляции Смысла через Информационные Бутылочные Горлышки

VIB-Probe использует теорию Вариационного Информационного Бутылочного Горлышка (VIB) для создания компактного латентного представления входного изображения. В рамках этой теории, модель обучается сжимать входные данные в более низкоразмерное пространство, сохраняя при этом только ту информацию, которая наиболее важна для решения поставленной задачи. Этот процесс достигается путем максимизации взаимной информации между латентным представлением и целевой переменной, одновременно минимизируя взаимную информацию между латентным представлением и входными данными. В результате, модель вынуждена выделять и сохранять только существенную информацию, отбрасывая шум и избыточность, что способствует более эффективному и надежному представлению входных данных.

Метод VIB-Probe оптимизирует баланс между предсказательной способностью и объемом сохраняемой информации из входного изображения. Максимизируя способность модели точно предсказывать выходные данные и одновременно минимизируя количество информации, непосредственно полученной из входного сигнала, VIB-Probe эффективно отфильтровывает шум и нерелевантные детали. Это снижение зависимости от исходного входа, в свою очередь, уменьшает вероятность генерации неправдоподобных или несоответствующих фактам ответов, известных как «галлюцинации», и повышает надежность модели.

Процесс работы VIB-Probe осуществляется непосредственно внутри слоёв трансформера визуально-языковой модели (VLM), что позволяет проводить целенаправленный анализ и вмешательство в процесс формирования представлений. Это означает, что алгоритм не работает как отдельный модуль, а интегрируется в существующую архитектуру VLM, оперируя с промежуточными представлениями данных на уровне внимания и проецирования. Такая интеграция обеспечивает возможность точечного контроля над информацией, используемой моделью для генерации ответов, и позволяет эффективно фильтровать шум и нерелевантные детали на каждом этапе обработки.

Предложенный нами VIB-Probe демонстрирует передовые результаты в обнаружении галлюцинаций, превосходя существующие методы на шести различных бенчмарках, согласно метрике AUPRC.

Выявление Корней Иллюзий: Точечная Диагностика с Помощью VIB-Probe

Метод VIB-Probe использует градиентную атрибуцию для точного определения конкретных голов внимания (Attention Heads) внутри слоёв трансформера, оказывающих наибольшее влияние на генерацию галлюцинаций. Применяя анализ градиентов к выходным данным модели, VIB-Probe позволяет выявить, какие головки внимания наиболее активно участвуют в формировании ложных или не соответствующих действительности элементов в генерируемом контенте. Этот процесс позволяет локализовать проблемные участки в архитектуре модели, отвечающие за возникновение галлюцинаций, и оценить их вклад в конечный результат. Идентифицированные головки внимания затем могут быть подвергнуты дальнейшему исследованию для понимания причин возникновения галлюцинаций и разработки методов их устранения.

Анализ весов внимания (Attention Weights) в слоях Transformer позволяет определить, какие участки входного изображения оказывают наибольшее влияние на процесс генерации выходных данных. Высокие веса внимания, сконцентрированные на нерелевантных или искаженных областях изображения, указывают на потенциальные проблемные паттерны, приводящие к галлюцинациям. Детальное изучение этих весов позволяет выявить, какие конкретно части изображения модель ошибочно интерпретирует или чрезмерно акцентирует, что необходимо для дальнейшей диагностики и корректировки процесса генерации.

Детальная атрибуция, предоставляемая VIB-Probe, позволяет перейти от простого обнаружения галлюцинаций к пониманию их механизмов возникновения. Вместо констатации факта наличия неверной информации, анализ весов внимания в слоях Transformer позволяет выявить конкретные участки входного изображения, оказывающие наибольшее влияние на формирование галлюцинаторного контента. Это позволяет не только определить, где возникает ошибка, но и почему, раскрывая внутреннюю логику процесса генерации и позволяя целенаправленно корректировать модель для снижения вероятности возникновения галлюцинаций в будущем. Такой подход обеспечивает более глубокое понимание причинно-следственных связей, лежащих в основе галлюцинаторного поведения модели.

Смягчение Последствий и Оценка Эффективности: Достижение Надежности в Мультимодальных Моделях

Исследования показали, что применение метода подавления влиятельных голов внимания во время инференса (вывода) значительно снижает склонность больших языковых моделей (ВЯМ) к галлюцинациям — генерации неправдоподобной или не соответствующей контексту информации. Этот подход, названный Inference-Time Mitigation, позволяет целенаправленно отключать определенные компоненты архитектуры модели, ответственные за возникновение ошибочных утверждений. Эффективность данной стратегии заключается в том, что она не требует переобучения модели или изменения ее структуры, а применяется непосредственно в процессе генерации ответов, обеспечивая более надежные и правдивые результаты. Подавляя наиболее «влиятельные» головы внимания, удается минимизировать вероятность возникновения нежелательных артефактов и повысить согласованность генерируемого текста с исходными данными.

Оценка с использованием общепринятых метрик, таких как AUPRC и AUROC, подтверждает эффективность VIB-Probe в повышении надежности визуально-языковых моделей. Результаты показывают, что предложенный подход не только снижает склонность моделей к галлюцинациям, но и обеспечивает передовые результаты, превосходя существующие аналоги. Подтверждено, что VIB-Probe демонстрирует высокую точность в определении и подавлении влиятельных голов внимания, что приводит к более достоверным и последовательным ответам моделей на визуальные запросы. Данные показатели свидетельствуют о значительном улучшении способности моделей к обоснованному визуальному мышлению и пониманию.

Проведенные эксперименты на моделях LLaVA и MiniGPT-4 подтверждают универсальность предложенного подхода к снижению галлюцинаций в визуальных языковых моделях (VLM). Установлено, что данная методика эффективно улучшает надежность работы VLM, демонстрируя положительные результаты на четырех различных базовых моделях. Оценка производительности, выполненная с использованием метрик AUROC и AUPRC, выявила значимое повышение точности и достоверности генерируемых ответов, что свидетельствует о применимости подхода к широкому спектру архитектур VLM и его потенциале для повышения качества работы подобных систем.

Исследование демонстрирует изящный подход к решению проблемы галлюцинаций в визуально-языковых моделях. Авторы предлагают VIB-Probe — систему, использующую теорию вариационного информационного узкого места для дистилляции компактных латентных представлений. Этот метод позволяет избирательно подавлять «галлюцинаторные» головы внимания, повышая надежность модели. Как говорил Дэвид Марр: «Понимание — это построение моделей, предсказывающих явления». VIB-Probe, по сути, и есть построение модели, способной предсказывать и подавлять нежелательные галлюцинации, демонстрируя глубокое понимание принципов работы внимания и информационного потока в сложных системах.

Куда же дальше?

Представленная работа, подобно тщательно настроенному инструменту, выявляет гармоничные и диссонирующие элементы в оркестре визуально-языковых моделей. VIB-Probe, безусловно, является шагом вперёд в понимании природы «галлюцинаций» — этих нежелательных импровизаций, нарушающих стройность повествования. Однако, как и любое изящное решение, оно обнажает новые грани нерешенных вопросов. Достаточно ли сжатия латентного пространства, чтобы полностью укротить склонность моделей к фантазированию? Или же корень проблемы кроется глубже — в самой архитектуре внимания, требующей переосмысления?

В будущем представляется плодотворным исследовать взаимодействие между различными «головами» внимания не как изолированных сущностей, а как взаимосвязанный хор. Необходимо понять, как диссонирующие элементы влияют на общий строй, и разработать методы, позволяющие не просто подавлять их, а трансформировать в гармоничные аккорды. Кроме того, стоит задуматься о разработке метрик, оценивающих не только наличие галлюцинаций, но и их «творческий потенциал» — ведь иногда даже ошибка может быть интересной.

В конечном счёте, задача заключается не в создании идеальной модели, свободной от любых отклонений, а в построении системы, способной к саморефлексии и адаптации. Подобно музыканту, который осознаёт свои сильные и слабые стороны, модель должна уметь контролировать свои «галлюцинации», превращая их в инструмент для генерации новых идей. И тогда, возможно, мы услышим поистине прекрасную симфонию визуально-языкового интеллекта.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.05547.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-12 21:39