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- Aligning Large Multimodal Models with Factually Augmented RLHF [176.5]
大規模マルチモーダルモデル(LMM)はモダリティにまたがって構築され、2つのモダリティ間のミスアライメントは「hallucination」をもたらす。 テキスト領域から視覚言語アライメントのタスクまで,RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)を適応させる。 本稿では、報酬モデルに付加的な事実情報を追加するFactually Augmented RLHFという新しいアライメントアルゴリズムを提案する。 提案手法は,テキストのみのGPT-4の性能レベルが94%であるLLaVA-Benchデータセットにおいて,顕著な改善を実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Sep 2023 20:59:33 GMT)
- マルチモーダルモデルに対するRLHFとしてFactually Augmented RLHF (Fact-RLHF) を提案。モデルが公開されているのが興味深くGPT-4V（GPT-4V(ision) system card (openai.com)）と比較してみたところ。
- リポジトリはLLaVA-RLHF。モデルはzhiqings/LLaVA-RLHF-13b-v1.5-336 · Hugging Face（ Apache License 2.0）など。