多模态的诅咒：评估大型多模态模型在语言、视觉和音频中的幻觉

 原文中文，约2600字，阅读约需7分钟。发表于：。

本研究系统性探讨了大型多模态模型（LMMs）在语言、视觉和音频模态中幻觉现象的问题，这一现象限制了其在现实场景中的应用。我们提出了“多模态的诅咒”（CMM）基准，深入分析幻觉产生的原因，并强调了需要在跨模态学习中实现平衡与增强幻觉缓解策略的重要性。

研究探讨了大型多模态模型在语言、视觉和音频中出现幻觉的问题，限制了实际应用。提出“多模态的诅咒”基准，分析原因，强调跨模态学习中平衡与缓解策略的重要性。通过对比学习等方法减少幻觉，提高性能，并提出评估和缓解策略，如CrossCheckGPT和Hallu-PI，旨在解决多模态模型中的幻觉问题。

多模态模型 对比学习 幻觉 缓解策略 跨模态学习
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