Vision-Language Models Hallucination Reduction Contrastive Decoding Grounded Reasoning
摘要

视觉语言模型在指令遵循和开放域推理中表现优异,但常生成缺乏视觉依据的流畅输出,且指令提示会加剧此问题。为此,本文提出指令 - 证据对比双流解码(IECD2)框架,在生成过程中平衡语言信息量与视觉忠实度。该方法维护两个并行令牌概率分布:指令驱动流促进表达性回答,证据驱动流确保严格视觉接地。通过对称 KL 对比门自适应融合两流,抑制仅由语言先验支持而无视觉证据的令牌。多数据集评估显示,该方法显著提升了任务准确率与推理性能,并大幅减少了幻觉。

AI 推荐理由

论文核心解决视觉语言推理中的幻觉问题,提出双流失衡解码框架以增强推理的视觉依据。

研究机构
印度理工学院卡拉格普尔分校计算机科学与工程系
论文信息
作者 Yashwant Pravinrao Bangde, Debaditya Roy
发布日期 2026-04-28
arXiv ID 2604.25809
相关性评分 9/10 (高度相关)