大模型必备的幻觉消失术！

自ChatGPT发布问世，学业界便进入大模型时代，随着训练推理的深入，大模型也逐渐暴露出幻觉问题，一些回复与事实知识不符，研究落地面临极大挑战，于是，围绕其产生原因、检测机制、缓解方法等，近年顶会激增了一批大模型幻觉工作，在数据、基准、解码等多个层面，攻克方法层出不穷！

为了帮助大家综合掌握大模型幻觉，研梦非凡于8月21日晚（周三），邀请了从事多模态大模型研究的王导师，独家详解《大模型幻觉消失术：全面综述到顶会方法》（AI前沿直播课NO.62），主要涉及1篇华为的最新综述，以及1篇阿里&南洋理工CVPR'24收录工作，从LVLMs对象幻觉问题，再到产生原因、缓解办法，重点讲解顶会方法-视觉对比解码（VCD）核心原理，并具体演示代码，1节课速通！

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unsetunset直播课内容概览unsetunset

01 研究背景（最新综述）

1. LVLMs的对象幻觉问题

• 对象幻觉的概念和影响
• 易受影响的场景和行业

2. LVLMs面临的挑战

• 根本性问题
• 缓解问题的新方法VCD
• VCD减少对象幻觉的原理

02 相关工作（最新综述）

1. 多模态幻觉的含义
2. 多模态幻觉产生的原因

• 数据：数据量不足、数据质量问题、缺乏多样性
• 视觉编码器：有限的视觉分辨率、细粒度视觉语义不足
• 连接模块：简单结构、有限的标记约束
• LLM：不足的上下文注意力、随机采样解码

3. 缓解幻觉的方法

• 数据优化
• 视觉编码器增强
• 连接模块改进
• LLM的解码优化
• 后处理方法

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03 VCD方法详解（CVPR'24）

1. 视觉语言模型的解码
2. 视觉不确定性加剧幻觉

• 视觉不确定性会放大语言先验
• 视觉不确定性会放大统计偏差

3. 视觉对比解码（VCD）

• 设计目的
• 对比预测
• 自适应合理性约束

04 实验分析（CVPR'24）

1. 实验设置和结果
2. 数据集基准：POPE & MME

05 代码实现（讲解重点）

1. 核心代码讲解
2. 具体演示

   

06 总结和展望

导师简介

王导师

【学术背景】985硕出身，拥有丰富的深度学习研究、论文发表经验，多篇SCI论文、EI会议论文（一作）

【研究方向】大语言模型、视觉语言模型、多模态学习，以及自然语言处理、进化算法等

直播福利

参加本次直播的同学都将获得1小时导师meeting的福利（助教+导师）！原价2999，限时福利价9.9元！活动时间为8月21日到8月31日。

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unsetunset研梦非凡部分导师介绍unsetunset

这是一支实力强大的高学历导师团队，在计算机科学、机器学习、深度学习等领域，积累了丰富的科研经历，研究成果也发表在国际各大顶级会议和期刊上，在指导学员的过程中，全程秉持初心，坚持手把手个性化带教。包括但不限于以下导师～

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