MLLMの幻覚を斬る！ASCD: 注意機構を操る革新的デコーディング

論文要約

紹介論文

今回紹介する論文はASCD: Attention-Steerable Contrastive Decoding for Reducing
Hallucination in MLLMという論文です。

https://arxiv.org/pdf/2506.14766v1.pdf

この論文を一言でまとめると

本記事では、MLLMにおける幻覚を低減するための新しいデコーディング手法「ASCD」を解説します。ASCDは、注意機構を直接操作することで幻覚を効果的に抑制し、VQA性能も向上させます。本記事を読めば、ASCDの仕組み、性能、そして今後の課題について理解を深めることができます。

はじめに：MLLMの幻覚問題とASCD論文の概要

大規模言語モデル(LLM)の進化は目覚ましく、テキスト生成だけでなく、画像認識や翻訳など、様々なタスクで驚くべき成果を上げています。そして、LLMに視覚情報を組み込むことで、さらに進化したマルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)が登場しました。

しかし、MLLMには、LLMから引き継がれた深刻な問題があります。それは、まるで本物のように嘘をつく「幻覚（Hallucination）」です。幻覚とは、モデルが事実に基づかない、または無意味な内容を生成してしまう現象を指します。例えば、画像の内容と全く関係のない説明文を生成したり、存在しない物体を描写したりすることがあります。

本記事では、この幻覚問題に焦点を当て、その解決に挑む最新の研究論文「ASCD: Attention-Steerable Contrastive Decoding for Reducing Hallucination in MLLM」を紹介します。この論文では、MLLMの注意機構を操ることで幻覚を抑制する、革新的なデコーディング手法「ASCD」が提案されています。

この記事を読めば、以下のことが分かります。

  • MLLMにおける幻覚とは何か、なぜ問題なのか
  • 既存の幻覚軽減手法とその限界
  • ASCDの基本的な仕組みと、その革新的なアプローチ
  • ASCDによる実験結果と、その有効性
  • ASCDの今後の展望と課題

さあ、MLLMの幻覚という難題に、ASCDがどのように立ち向かうのか、一緒に見ていきましょう！

MLLMの幻覚はなぜ起こる？既存手法の限界とASCDの着想

MLLM（Multimodal Large Language Model：マルチモーダル大規模言語モデル）は、画像とテキストを組み合わせて高度なタスクを実行できる強力なツールですが、LLM（Large Language Model：大規模言語モデル）と同様に、幻覚という課題を抱えています。これは、モデルが実際には存在しない情報を生成したり、誤った情報を出力したりする現象を指します。なぜMLLMは幻覚を見てしまうのでしょうか？そして、それを解決するために、どのようなアプローチが考えられるのでしょうか？本セクションでは、幻覚の根本原因を深掘りし、既存手法の限界を明らかにした上で、ASCD（Attention-Steerable Contrastive Decoding）の着想に至る背景を解説します。

MLLMにおける幻覚の根本原因：視覚情報とテキスト情報の歪み

MLLMは、視覚情報とテキスト情報を統合する際に、内部の注意機構に大きく依存しています。この注意機構は、入力された情報の中でどの部分に注目すべきかを決定する役割を担っています。しかし、注意機構が正常に機能しない場合、モデルは不正確な情報に基づいて判断を下し、幻覚を引き起こす可能性があります。

例えば、モデルが視覚的な手がかりよりもテキスト情報に過度に依存する場合、幻覚が発生しやすくなります。これは、テキスト情報に偏ったデータでモデルが学習されたり、モデルが視覚情報を適切に処理できなかったりする場合に起こりえます。つまり、MLLMの幻覚は、視覚情報とテキスト情報の歪んだ関係性から生じると言えるでしょう。

既存のコントラスト学習アプローチ（VCD, ICD）の限界：表面的な対策からの脱却

幻覚を軽減するための既存のアプローチとして、Visual Contrastive Decoding (VCD) や Instruction Contrastive Decoding (ICD) など、コントラスト学習に基づく手法が注目されています。

* **Visual Contrastive Decoding (VCD)：** 入力画像をノイズなどで摂動させ、幻覚を抑制する負のロジットを生成します (Leng et al., 2023)。つまり、少し壊れた画像から得られた情報も参照することで、よりロバストな判断を促そうという試みです。
* **Instruction Contrastive Decoding (ICD)：** プロンプトに「あなたは混乱した物体検出器です」のような否定的なプレフィックスを追加し、幻覚コンテンツから予測を遠ざけます (Wang et al., 2024a)。これは、モデルに先入観を植え付け、誤った情報を生成しないように誘導するアプローチです。

コントラスト学習とは、正例と負例を比較することで、モデルの識別能力を高める学習方法です。

しかし、これらの手法は、表面的な変更を通じて対照的な分岐を構築するものの、幻覚の根本的な原因に対処しているわけではありません。VCDとICDは、視覚トークンへの注意を減らし、テキストトークンへの注意を増幅させる傾向があります。これは、幻覚を抑制する効果がある一方で、モデルが視覚情報を十分に活用できなくなる可能性も示唆しています。

VCDとICDは、幻覚を抑制するために、モデルの注意をテキスト情報に偏らせる可能性があります。これは、視覚情報が重要なタスクにおいて、モデルの性能を低下させる可能性があります。

注意機構への影響分析：ASCD着想の原点

ASCDの研究者たちは、VCDとICDがモデルの内部注意分布に根本的な変化を引き起こすことに着目しました。これらの手法は、視覚トークンへの注意を減少させ、テキストトークンへの注意を増幅させる傾向があることが実験的に示されています。この事実は、幻覚の原因が単なる表面的な問題ではなく、モデル内部の注意機構の偏りにあることを示唆しています。

この観察から、注意機構自体を直接操作するというアイデアが生まれます。つまり、画像やプロンプトを操作するのではなく、モデルがどこに注意を向けるかを直接制御することで、より効果的に幻覚を抑制できるのではないかと考えたのです。

ASCDの必要性：より根本的な解決策を求めて

既存手法の限界を克服するために、注意機構を直接操作する「Attention-Steerable Contrastive Decoding (ASCD)」が提案されました。ASCDは、コントラストデコーディングパイプラインに注意修正を統合し、視覚的な手がかりを強調したり、否定的な信号を抑制したりします。さらに、テキスト中心のヘッドを特定するための動的なヘッド選択メカニズムと、重要な視覚トークンを選択するためのメカニズムを開発することで、よりきめ細かい注意の制御を可能にしています。

ASCDは、表面的な対策に留まらず、注意機構という根本原因にアプローチすることで、より効果的な幻覚抑制を目指す、革新的な手法と言えるでしょう。

ASCDの仕組み：Attention Steerableなコントラストデコーディングとは？

このセクションでは、ASCDフレームワークの中核となるAttention Steerableなコントラストデコーディングの仕組みを詳細に解説します。ASCDは、大規模言語モデル（MLLM）における幻覚を低減するための新しいアプローチであり、その中心となるのは、注意機構を直接操作するという点です。具体的には、正と負のステアリング、テキスト中心のヘッド選択、そして動的な重要視覚トークンの選択という3つの要素技術を組み合わせることで、モデルの注意の焦点を調整し、幻覚を抑制します。

ASCDフレームワークの概要

ASCDは、Attention Steerable Contrastive Decodingの略で、注意機構を明示的に操作することで幻覚を軽減するコントラストデコーディングフレームワークです。従来のコントラストデコーディング手法（VCDやICD）が、入力データやプロンプトを操作することで間接的に注意機構に影響を与えていたのに対し、ASCDは注意機構そのものに直接介入します。これにより、モデルが視覚的な手がかりをより重視し、テキストへの過度な依存を軽減することで、幻覚を抑制することを目指します。

ASCDの基本的な考え方は、以下の2つのステップで実現されます。

  1. テキスト中心のヘッドを積極的にステアリング：モデル内の特定の注意ヘッド（後述）を特定し、それらのヘッドが視覚情報に注意を向けるように促します。
  2. 重要な視覚トークンを否定的にステアリング：入力画像内の特に重要な領域（トークン）を特定し、それらの領域が幻覚を引き起こす原因となる場合に、注意を抑制します。

これらのステップを通じて、ASCDは視覚的な手がかりを強調し、テキストへの過度な依存を軽減し、幻覚を効果的に抑制します。

正と負のステアリング：注意の方向を操る

ASCDの中核となるのが、正と負のステアリングという2つの注意操作です。これらは、モデルの注意の方向を意図的に調整し、幻覚を抑制するために用いられます。

  • 正のステアリング (Positive Steering)：モデル内の特定の注意ヘッド（後述する「テキスト中心のヘッド」）を特定し、それらのヘッドの注意の重みを意図的に増加させます。これは、モデルがより視覚的なコンテンツに注意を払うように促すことを目的としています。例えば、画像に「猫」が写っているのに、モデルが「犬」と幻覚する場合、正のステアリングによって「猫」に関連する視覚的特徴に注意が向けられ、正しい認識につながる可能性があります。
  • 負のステアリング (Negative Steering)：入力画像内の特に重要な視覚トークンを特定し、それらのトークンの注意の重みを意図的に減少させます。これは、モデルが幻覚を引き起こす可能性のある視覚的なノイズや誤った手がかりを無視するように促すことを目的としています。例えば、背景に写っているぼやけた物体を、モデルが誤って認識してしまう場合、負のステアリングによってその物体への注意が抑制され、幻覚を防ぐことができます。

正と負のステアリングは、互いに補完的な関係にあり、両方を組み合わせることで、モデルの注意をより効果的に調整し、幻覚を抑制することができます。

テキスト中心のヘッド選択：注意の偏りを特定する

モデル内のすべての注意ヘッドが、同じようにテキスト情報に依存しているわけではありません。特定のヘッドは、視覚情報よりもテキスト情報に過度に依存する傾向があります。ASCDでは、これらのテキスト中心のヘッドを特定し、正のステアリングを適用することで、注意の偏りを修正します。

テキスト中心のヘッドの特定は、以下の手順で行われます。

  1. 参照データセットの準備：画像とテキストのペアからなる小規模なデータセットを用意します。
  2. 注意比率の計算：各画像に対して、モデルを実行し、各ヘッドのテキストに対する注意と視覚に対する注意の比率を計算します。
  3. 上位ヘッドの選択：各画像に対して、注意比率が最も高い上位k個のヘッドを選択します。
  4. ヘッドの集計：すべての画像に対して、選択されたヘッドを集計し、最も頻繁に選択されたヘッドをテキスト中心のヘッドとして特定します。

この手法により、ASCDはモデル内の注意の偏りを特定し、正のステアリングを適用するターゲットを絞ることができます。論文中では、異なる生成条件や画像セットを用いても、特定のモデル内ではテキスト中心のヘッドが比較的安定していることが示されています。

動的な重要視覚トークンの選択：抑制すべき視覚情報を特定する

負のステアリングを効果的に行うためには、どの視覚トークンを抑制すべきかを正確に特定する必要があります。ASCDでは、動的な重要視覚トークンの選択というメカニズムを用いて、負のステアリングを適用するターゲットを絞り込みます。

重要視覚トークンの選択は、以下の手順で行われます。

  1. 注意重みの集計：モデル内のすべてのヘッドの注意重みを集計します。
  2. 上位トークンの選択：集計された注意重みが最も高い上位k個の視覚トークンを、重要視覚トークンとして選択します。

この手法により、ASCDはモデルが特に注意を払っている視覚情報を特定し、負のステアリングを適用することで、幻覚を引き起こす可能性のある視覚的なノイズを抑制します。重要な点は、すべての視覚トークンを抑制するのではなく、特に重要なトークンに絞って抑制を行うことで、必要な視覚情報を保持しながら幻覚を軽減できる点です。これは、VCDなどの既存手法に対するASCDの優位性の一つと言えるでしょう。

コントラストデコーディングとの統合：幻覚抑制と性能維持の両立

ASCDは、注意操作をコントラストデコーディングフレームワークにシームレスに統合します。正と負のステアリングによって調整されたロジットを用いて、最終的な出力を生成します。これにより、視覚的に接地された予測を強化し、テキストバイアスの影響を軽減することが可能になります。

数式で表現すると、最終的な予測確率pfinalは、正のステアリングを適用したロジットppos-steeredと、負のステアリングを適用したロジットpneg-steeredの組み合わせとして定義されます（論文中の式(5)を参照）。正のステアリングの強度をαpos、負のステアリングの強度をαnegで制御し、これらのパラメータを調整することで、幻覚抑制と性能維持のバランスを取ることができます。

このように、ASCDは注意機構を直接操作することで、幻覚を効果的に抑制し、同時にモデルの一般的な視覚理解能力を維持または向上させることを目指しています。次のセクションでは、ASCDの性能を評価するための実験結果について詳しく見ていきましょう。

実験結果：幻覚低減とVQA性能の向上を両立

本セクションでは、ASCDがMLLMの幻覚を低減する効果と、同時にVQA（Visual Question Answering）タスクの性能を向上させる能力を、具体的な実験結果と評価指標に基づいて解説します。

評価指標

ASCDの性能を評価するために、以下の指標を使用しました。

* **幻覚ベンチマーク**：
* CHAIR：生成されたキャプションにおける幻覚の程度を測定します。値が低いほど、幻覚が少ないことを示します。
* POPE：オブジェクトの存在に関する質問に対する応答の精度を評価します。精度とF1スコアが高いほど、幻覚が少ないことを示します。
* MMHAL-BENCH：曖昧な視覚的シナリオにおけるモデルの応答を評価します。複数の評価軸があり、全体的なパフォーマンスをレーダーチャートで可視化します。
* **標準VQAベンチマーク**：
* MMMU, MM-VET, SCIENCEQA, TEXTVQA, GQA：モデルの一般的な視覚質問応答能力を評価します。精度が高いほど、性能が高いことを示します。

実験設定

ASCDの性能は、以下の設定で評価されました。

* **モデル**: LLaVA-1.5 7B, LLaVA-NeXT 7B, Phi2-SigLIPの3つの代表的なMLLMを使用
* **デコーディング戦略**: greedy search, nucleus sampling, beam searchの3つの異なるデコーディング戦略を使用
* **データセット**: 上記の幻覚ベンチマークと標準VQAベンチマークを使用

主な結果

実験の結果、ASCDは幻覚を低減しつつ、VQA性能を維持・向上させるという、両立が難しい課題をクリアすることが示されました。

* 幻覚低減効果：
* CHAIR, POPE, MMHAL-BENCHのすべてのベンチマークにおいて、ASCDは既存手法(Orig, VCD, ICD)よりも優れた性能を示し、幻覚を大幅に低減しました。
* VQA性能の維持・向上効果：
* MMMU, MM-VET, SCIENCEQA, TEXTVQA, GQAのすべての標準VQAデータセットにおいて、ASCDは元のモデルと同等またはそれ以上の性能を達成しました。特に、VCDやICDといった既存のコントラスト学習手法がVQA性能を低下させる傾向があるのに対し、ASCDはそれを克服しています。

結果の詳細

* **POPE**：

POPE（Polling-based Object Probing Evaluation）は、モデルに二値分類の質問を投げかけ、幻覚の有無を判定します。例えば、「画像に車はありますか？」といった質問を、存在するオブジェクトと存在しないオブジェクトの両方について行い、その応答を分析します。

POPEベンチマークでは、ASCDはランダムな質問、一般的な質問、敵対的な質問のすべてにおいて、精度とF1スコアが向上しました。これは、ASCDが言語モデルの偏りに影響されることなく、客観的に幻覚を抑制できることを示唆しています。

* **CHAIR**：

CHAIR（Caption Hallucination Assessment with Image Relevance）は、生成されたキャプションと画像の内容を比較し、キャプションに存在しないオブジェクトがどれだけ含まれているかを測定します。インスタンスレベル (CHAIRi) と文レベル (CHAIRs) の両方で評価することで、詳細な分析を可能にします。

CHAIRベンチマークでは、ASCDはCHAIRsとCHAIRiの両方のスコアを大幅に改善しました。この結果は、ASCDが生成するキャプションが、画像の内容とより一致し、幻覚が少ないことを意味します。

* **MMHAL-BENCH**：

MMHal-Benchは、大規模マルチモーダルモデルの幻覚を評価するために設計された新しいベンチマークです。画像に基づいて96個の難しい質問で構成されており、詳細な正解と画像コンテンツの注釈が用意されています。

MMHAL-Benchでは、ASCDは既存手法を上回る性能を示し、特に曖昧な視覚的シナリオにおいて、より正確な応答を生成できることが示されました。

結論

ASCDは、幻覚を効果的に低減し、同時にモデルの一般的な視覚理解能力を維持または向上させることを実証しました。この結果は、ASCDがMLLMにおける幻覚という課題に対する有望な解決策であることを示唆しています。

今後は、ASCDの適用範囲を広げ、より複雑なタスクやシナリオにおける性能を評価していく予定です。

ASCDの限界と今後の展望：さらなる性能向上に向けて

本セクションでは、ASCDの現状を冷静に見つめ、その強みと弱みを整理します。そして、今後の研究開発の方向性を示すことで、読者の皆様にASCDの可能性と将来性についてより深く理解していただくことを目指します。

ASCDの強み：幻覚低減とVQA性能向上の両立

ASCDは、既存手法とは一線を画し、以下の点で優れた性能を発揮します。

* **注意機構への直接介入:** 従来の表面的な対策とは異なり、注意機構を直接操作することで、幻覚の根本原因にアプローチします。
* **テキスト中心のヘッド選択と重要な視覚トークン選択:** 注意機構の操作をより選択的に行うことで、必要な情報に焦点を当て、ノイズの影響を軽減します。
* **コントラストデコーディングとの統合:** 視覚的に接地された予測を強化し、テキストバイアスの影響を効果的に軽減します。
* **幅広い適用性:** 異なるモデルアーキテクチャやデコーディング戦略に適用可能であり、汎用性の高さを示します。

これらの強みにより、ASCDは幻覚を効果的に抑制しつつ、モデルの一般的な視覚理解能力を維持・向上させることを可能にしています。

ASCDの弱み：FlashAttentionとの非互換性とハイパーパラメータ調整

ASCDは多くの利点を持つ一方で、いくつかの課題も抱えています。

* **FlashAttentionとの非互換性:** 注意機構を動的に変更する必要があるため、FlashAttentionのような高速化技術を利用できません。これにより、推論時間が長くなる可能性があります。
* **ハイパーパラメータ調整の必要性:** ASCDの効果を最大限に引き出すためには、αpos、αneg、βなどのハイパーパラメータを適切に調整する必要があります。この調整は、タスクやモデルによって異なるため、経験的な試行錯誤が必要となる場合があります。

今後の課題と展望：さらなる性能向上に向けて

ASCDのポテンシャルを最大限に引き出すためには、以下の課題に取り組む必要があります。

* **FlashAttentionとの互換性の実現:**
*

この課題を解決するために、学習時に注意操作の信号をモデルに蒸留する方法が考えられます。具体的には、補助損失（KLダイバージェンス項など）を用いて、モデルの注意分布をASCDのターゲット分布に近づけることを目指します。

* **学習時の注意正則化:**
*

幻覚防止行動をモデル自体に組み込むことで、推論時に注意操作を行う必要性をなくし、FlashAttentionの高速化を復元することが期待できます。

* **より高度な注意操作:**
*

テキストと視覚の両方のコンテキストを考慮した、より洗練された注意操作戦略を開発することで、より複雑な幻覚のシナリオに対処できる可能性があります。また、タスクやモデルの特性に応じて、動的に注意操作を調整するメカニズムも有効でしょう。

これらの課題を克服することで、ASCDはさらに強力な幻覚軽減技術へと進化し、MLLMの性能向上に大きく貢献することが期待されます。

結論：ASCDはMLLMの未来を拓くか？

ASCDは、MLLMの幻覚という長年の課題に対する有望な解決策です。今後の研究開発によって、ASCDの限界が克服され、その性能がさらに向上することで、MLLMはより信頼性が高く、実用的な技術へと進化するでしょう。ASCDは、MLLMの未来を拓く可能性を秘めた、注目の技術と言えるでしょう。

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