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Grounding the Ungrounded: A Spectral-Graph Framework for Quantifying Hallucinations in multimodal LLMs

Created by
  • Haebom

作者

Supratik Sarkar, Swagatam Das

概要

本論文は、信頼できるAI開発において根本的な問題として残る大規模言語モデル（LLM）の幻覚現象を解決するために、特に医療、法律、金融などの高リスクマルチモーダルドメインで問題を解決しようとします。既存の評価手法が定性的なベンチマークや一時的な緩和策に依存する限界を克服し、マルチモーダルLLM（MLLM）の幻覚現象を定量化するための厳密な情報幾何学的フレームワークを提案します。この研究では、MLLMの出力をマルチモーダルグラフLaplacianに基づくスペクトル埋め込みとして表現し、真実と不一致の間のマニホールドギャップを意味的な歪みとして特徴付けます。これにより、時間依存温度プロファイルの関数として、マルチモーダルサイケデリックエネルギーの狭いRayleigh-Ritz境界を設定します。再生カーネルヒルベルト空間（RKHS）埋め込みにおける固有モード分解を活用して、時間経過と入力プロンプトによる幻覚の進化を捉えるモダリティ認識と理論的に解釈可能なメトリックを提供します。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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マルチモーダルLLMのサイケデリック現象を定量化するための最初の情報幾何学的フレームワークの提案。
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サイケデリックな現象を数学的に分析し理解できる基盤を築く。
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温度アニールによる時間と入力プロンプトによる幻覚の変化を追跡するメトリックを提供します。
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幻覚を定性的リスクから分析可能な現象に変える
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Limitations：
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論文に提示されているフレームワークの実際の実装と適用に関する具体的な情報の欠如。
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提案されたメトリックの一般化の可能性とさまざまなMLLMアーキテクチャの適合性検証が必要です。
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幻覚の軽減および除去のための実質的な解決の提示の欠如。
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