利用主动检索增强方法减轻大型视觉语言模型中的错觉
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究引入了一种新的框架，即主动检索增强的大型视觉语言模型（ARA），通过纳入三个关键维度：（i）基于图像的内在分层结构来解剖检索目标；（ii）确定最有效的检索方法并过滤可靠的检索结果；（iii）在低确定性时刻进行检索，避免高确定性时期的不必要检索以应对幻觉问题，来解决幻觉问题。经实证观察表明，通过利用合适的检索机制和合理定时的检索，我们能够有效减轻幻觉问题。希望本研究能为如何将检索增强适应...
本研究提出了主动检索增强的大型视觉语言模型（ARA）框架，通过三个关键维度解决幻觉问题，实证观察表明合适的检索机制和定时检索能有效减轻幻觉问题。希望本研究提供深入洞察，实现更有效的检索和最小检索次数。
