GEASS

深度分析

GEASS：無需額外訓練的標題引導模組，降低視覺語言模型幻覺

隨著視覺語言模型在問答與推理上表現優異，卻常因物件幻覺削弱可信度。研究提出GEASS作為訓練免費的調節模組，根據答案信心、資訊增益與路徑分歧三項指標，動態決定自產標題的影響程度。實驗在POPE與HallusionBench以及四種模型上顯示，可提升約5%正確率，僅增加兩次前向運算。