arXiv · NLP· Hsin-Ling Hsu, Neeraja Kirtane, Kuan-Hao Huang·· 9 小时前AI 评分36
NAME-Bench 基准重新思考视觉语言模型中的物体幻觉检测
Not Every Mention Is a Claim: Rethinking Object Hallucination Detection in Vision-Language Models
AI 导读
现有 VLM 幻觉检测器将非断言性物体提及误判为幻觉，错误率达 14% 至 80%。 研究引入包含 25,497 个 COCO 图像提到的 NAME-Bench，区分非断言性提及如描绘、目的、否定和模糊。 将非断言性提及作为负样本训练可修正 LLaVA-1.5 检测器，但更新 VLM 需 5 至 10 倍数据且会减少真实幻觉捕获。
来源：arXiv · NLP · arxiv.org