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ReWEIGH the Evidence: Calibrating Token-Level Ordinal Visual Evidence to Mitigate Hallucinations in Large Vision-Language Models
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- ReWEIGH, a training-free decoding method that reduces hallucinations in vision-language models by 21.3% using token-level visual evidence calibration.
- Warum es zählt
- Engineers deploying large vision-language models who need to reduce false object mentions while maintaining overall model performance and descriptive quality.
- Achtung
- Method adds 1.33% latency per token and requires unlabeled image data for reference estimation; effectiveness may vary across different model architectures.
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- language model
- token
- hallucinat
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