Mitigating Hallucinations via Inter-Layer Consistency Aggregation in Large Vision-Language Models
通过层间一致性聚合缓解大型视觉-语言模型中的幻觉
机构 * Peking University(北京大学) ; University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学) ; Nanyang Technological University(南洋理工大学) ; Tsinghua University(清华大学) ; Virginia Tech(弗吉尼亚理工大学) ; University of Electronic Science and Technology of China(电子科技大学) ; De Artificial Intelligence Lab(人工智能实验室)
AI总结 提出训练无关的解码方法DCLA,通过聚合前层表示构建动态语义参考并纠正语义偏差层,增强层间一致性,在多个LVLM和基准上显著降低幻觉。