MCA-LLaVA：大規模視覚言語モデルの幻覚を抑制するマンハッタン因果注意機構

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MCA-LLaVA：大規模視覚言語モデルの幻覚を抑制するマンハッタン因果注意機構

MCA-LLaVA：大規模視覚言語モデルの幻覚を抑制するマンハッタン因果注意機構

MCA-LLaVAは、大規模視覚言語モデル（Vision-Language Models, VLMs）における幻覚（hallucination）問題を軽減するための新しい注意機構「マンハッタン因果注意（Manhattan Causal Attention）」を提案するリポジトリです。視覚情報とテキスト情報の融合における情報流れを最適化し、より正確かつ信頼性の高いマルチモーダル生成を実現します。ACM MM25にて発表された研究に基づき、Pythonで実装されたコードと関連ドキュメントが含まれています。

https://github.com/ErikZ719/MCA-LLaVA

概要

MCA-LLaVAは、大規模視覚言語モデルが抱える幻覚問題を解決するために設計された新しい注意機構「マンハッタン因果注意（Manhattan Causal Attention）」を実装したプロジェクトです。視覚と言語の情報融合時に起こりうる誤った生成や不整合を抑えるため、因果関係を考慮した独自のマスク処理を用いています。この手法は、従来の因果注意機構の制約を緩和し、視覚情報の流れを最適化することで、モデルの信頼性向上を狙っています。ACM MM25で発表された論文と連動し、実験環境構築や利用例も含めてPythonコードとして提供されています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 6
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 6
  • コミット数: 11
  • ファイル数: 9
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • マンハッタン因果注意（Manhattan Causal Attention）を用いて視覚と言語の情報融合時の幻覚を軽減
  • 独自のマスク機構により因果関係を考慮した情報の流れを実現
  • ACM MM25発表論文に基づく最新の研究成果をコードとして公開
  • Pythonで実装され、実験や応用がしやすい構成

技術的なポイント

MCA-LLaVAの中心技術である「マンハッタン因果注意」は、従来の因果注意（Causal Attention）機構の制限を拡張し、視覚と言語の複雑な情報流れを効果的に制御することを目的としています。一般的な因果注意は、系列データの未来情報への漏洩を防ぎつつ過去情報のみを参照する仕組みですが、視覚と言語が混在するマルチモーダル環境ではそれだけでは不十分です。視覚情報は空間的な依存関係を持ち、言語情報は時間的依存関係を持つため、それぞれに適した注意の制御が必要です。

本手法では「マンハッタン距離」に基づくマスクを設計し、縦横方向（空間）および時間軸（系列）に沿った情報の流れを因果的に制限します。これにより、視覚特徴が不適切に未来の言語情報に影響を与えることを防ぎ、幻覚の発生を抑制。モデルの出力がより一貫性を持つようになります。

また、MCA-LLaVAは大規模な視覚言語モデルのファインチューニングに対応し、既存のモデル構造に組み込みやすい設計。Pythonで実装されており、付属のドキュメントや図解（Manhattan-Causal-Masking.png、information-flow.png）を通じて理解を助けます。実験コードも含まれており、ユーザーは自身のデータセットやケースに応じて容易に試験できます。

このように、MCA-LLaVAは技術的に洗練されたマスク設計と注意機構の改良を通じて、視覚と言語の複合情報処理における幻覚問題を実用的かつ理論的に解決する点が最大の特徴です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • LICENSE: ライセンス情報ファイル
  • Manhattan-Causal-Masking.png: マンハッタン因果注意のマスク構造を示した図解
  • README.md: プロジェクト概要と使用方法の説明
  • docs: ドキュメントフォルダ（詳細な解説資料など）
  • information-flow.png: 視覚と言語の情報流れを示す図解
  • main.py: 実験用メインスクリプト
  • model.py: マンハッタン因果注意を実装したモデルコード
  • utils.py: 補助関数群
  • requirements.txt: 依存パッケージ一覧

まとめ

マンハッタン因果注意で幻覚問題を効果的に抑制する先進的視覚言語モデル技術。

リポジトリ情報：