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Noticias de multimodal models
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arXiv Computer Science AIFuzzing de Alucinaciones Unificadas para Modelos de Lenguaje Grande Multimodales
Se presenta un marco de evaluación sistemático para abordar el desafío de las alucinaciones en Modelos de Lenguaje Grande Multimodales (MLLMs). El trabajo introduce UniHall, un conjunto de datos detallado, y SAMF, un marco de fuzzing autoadaptativo para explorar las fronteras de las alucinaciones. Los experimentos demuestran que los MLLMs de vanguardia muestran una degradación del rendimiento al someterse a fuzzing, evidenciando una desconexión entre el razonamiento y el fundamento fáctico.