Menjelajahi Halusinasi Model Multimodal Besar dalam Pemahaman Video: Tolok Ukur, Analisis, dan Mitigasi

Model multimodal besar (Large Multimodal Models/LMM) telah menunjukkan kemampuan yang luar biasa dalam berbagai tugas, termasuk pemahaman video. Namun, seperti model bahasa besar (LLM), LMM juga rentan terhadap halusinasi – menghasilkan konten yang tampak masuk akal tetapi secara faktual tidak akurat atau tidak didukung oleh bukti dalam video yang disajikan. Halusinasi dalam pemahaman video dapat memiliki konsekuensi yang serius, terutama dalam aplikasi seperti pengawasan keamanan, diagnosis medis, dan kendaraan otonom.

Artikel ini bertujuan untuk menyelidiki fenomena halusinasi dalam LMM untuk pemahaman video secara mendalam. Kami akan menjelajahi tolok ukur yang digunakan untuk mengukur halusinasi, menganalisis penyebab halusinasi, dan membahas strategi mitigasi untuk mengurangi dampaknya. Dengan memahami halusinasi dan mengembangkan cara untuk menguranginya, kita dapat membuka potensi penuh LMM untuk pemahaman video yang andal dan akurat.

Kerangka Artikel

1. Pendahuluan
   • Latar belakang tentang LMM dan pemahaman video.
   • Definisi halusinasi dalam konteks pemahaman video.
   • Mengapa halusinasi menjadi masalah dalam pemahaman video.
   • Ikhtisar singkat tentang tolok ukur, analisis, dan mitigasi.
   • Pernyataan tesis: Halusinasi adalah tantangan signifikan dalam pemahaman video dengan LMM, membutuhkan tolok ukur yang komprehensif, analisis penyebab, dan strategi mitigasi yang efektif.
2. Latar Belakang: Model Multimodal Besar dan Pemahaman Video
   • Ikhtisar Model Multimodal Besar (LMM).
   • Arsitektur umum LMM (misalnya, transformer).
   • Cara LMM memproses dan memahami video.
   • Aplikasi pemahaman video:
     • Pengawasan keamanan.
     • Diagnosis medis.
     • Kendaraan otonom.
     • Hiburan.
     • Pendidikan.
   • Keunggulan LMM dalam pemahaman video dibandingkan metode tradisional.
3. Apa itu Halusinasi dalam Pemahaman Video?
   • Definisi formal halusinasi dalam pemahaman video.
   • Jenis-jenis halusinasi:
     • Halusinasi objek: Mengidentifikasi objek yang tidak ada dalam video.
     • Halusinasi aktivitas: Mendeteksi aktivitas yang tidak terjadi dalam video.
     • Halusinasi relasional: Salah menafsirkan hubungan antar objek atau aktivitas.
     • Halusinasi temporal: Memahami urutan kejadian yang salah atau memalsukan waktu kejadian.
   • Contoh halusinasi dalam skenario dunia nyata.
   • Perbedaan antara halusinasi dan kesalahan klasifikasi sederhana.
4. Tolok Ukur untuk Mengukur Halusinasi dalam Pemahaman Video
   • Tinjauan dataset yang ada untuk pemahaman video.
   • Kriteria untuk memilih dataset yang cocok untuk evaluasi halusinasi.
   • Metrik yang ada untuk mengukur akurasi dalam pemahaman video.
   • Metrik baru yang diusulkan secara khusus untuk mengukur halusinasi:
     • Skor Konsistensi Faktual (FCS).
     • Skor Dukungan Visual (VSS).
     • Skor Relevansi Kontekstual (CRS).
   • Protokol eksperimen untuk mengevaluasi halusinasi LMM.
   • Diskusi tentang tantangan dalam mengukur halusinasi.
5. Analisis Penyebab Halusinasi dalam LMM
   • Data pelatihan:
     • Kualitas dan kuantitas data pelatihan.
     • Bias dalam data pelatihan.
     • Kurangnya contoh yang cukup untuk adegan atau aktivitas langka.
   • Arsitektur model:
     • Kapasitas model dan overfitting.
     • Mekanisme perhatian dan bias perhatian.
     • Representasi multimodal dan penyelarasan fitur.
   • Proses dekoding:
     • Strategi dekoding dan dampaknya pada halusinasi.
     • Sampling vs. pencarian balok.
     • Panjang generasi dan halusinasi.
   • Faktor lain-lain:
     • Kebisingan dalam data masukan.
     • Domain atau pergeseran data.
     • Serangan adversarial.
6. Strategi Mitigasi untuk Mengurangi Halusinasi
   • Teknik peningkatan data:
     • Menghasilkan data sintetis untuk adegan atau aktivitas langka.
     • Menggunakan teknik adversarial untuk meningkatkan ketahanan.
     • Menyeimbangkan data pelatihan untuk mengurangi bias.
   • Teknik regularisasi:
     • Dropout.
     • Pemberat berat.
     • Penghentian dini.
   • Pembelajaran berbasis pengetahuan:
     • Menggabungkan pengetahuan eksternal untuk membatasi generasi.
     • Menggunakan basis pengetahuan untuk memverifikasi kebenaran faktual.
   • Dekoding yang dibatasi:
     • Membatasi generasi hanya pada respons yang relevan secara kontekstual.
     • Menghukum respons yang tidak sesuai dengan bukti visual.
   • Pendekatan multimodal:
     • Memperbaiki penyelarasan modalitas yang berbeda.
     • Memanfaatkan sinyal audio dan visual untuk menghasilkan output yang lebih akurat.
   • Pembelajaran aktif dan pembelajaran penguatan:
     • Pelatihan model untuk meminta klarifikasi saat tidak yakin.
     • Penghargaan dan hukuman untuk output yang akurat dan salah.
7. Studi Kasus: Penerapan Strategi Mitigasi
   • Presentasi detail tentang studi kasus di mana strategi mitigasi diterapkan.
   • Perbandingan sebelum dan sesudah strategi mitigasi.
   • Analisis metrik kinerja dan pengurangan halusinasi.
   • Pembelajaran dan pengamatan penting dari studi kasus.
8. Tantangan dan Arah Masa Depan
   • Tantangan yang belum terselesaikan dalam mengatasi halusinasi.
   • Arah penelitian yang menjanjikan:
     • Pengembangan dataset dan tolok ukur yang lebih canggih.
     • Eksplorasi arsitektur model baru.
     • Investigasi teknik interpretasi.
     • Pengembangan metode yang kuat untuk memastikan keamanan model.
   • Pertimbangan etis terkait halusinasi dalam pemahaman video.
9. Kesimpulan
   • Rangkuman poin-poin penting.
   • Pentingnya mengatasi halusinasi dalam LMM.
   • Dampak potensial dari pemahaman video yang lebih akurat.
   • Ajakan bertindak untuk penelitian dan pengembangan di masa depan.

Artikel Lengkap

Menjelajahi Halusinasi Model Multimodal Besar dalam Pemahaman Video: Tolok Ukur, Analisis, dan Mitigasi

Model multimodal besar (Large Multimodal Models/LMM) telah menunjukkan kemampuan luar biasa dalam berbagai tugas, termasuk pemahaman video. Namun, seperti model bahasa besar (LLM), LMM juga rentan terhadap halusinasi – menghasilkan konten yang tampak masuk akal tetapi secara faktual tidak akurat atau tidak didukung oleh bukti dalam video yang disajikan. Halusinasi dalam pemahaman video dapat memiliki konsekuensi yang serius, terutama dalam aplikasi seperti pengawasan keamanan, diagnosis medis, dan kendaraan otonom.

Artikel ini bertujuan untuk menyelidiki fenomena halusinasi dalam LMM untuk pemahaman video secara mendalam. Kami akan menjelajahi tolok ukur yang digunakan untuk mengukur halusinasi, menganalisis penyebab halusinasi, dan membahas strategi mitigasi untuk mengurangi dampaknya. Dengan memahami halusinasi dan mengembangkan cara untuk menguranginya, kita dapat membuka potensi penuh LMM untuk pemahaman video yang andal dan akurat.

1. Pendahuluan

Dalam beberapa tahun terakhir, Model Multimodal Besar (LMM) telah muncul sebagai pengubah permainan di bidang kecerdasan buatan (AI). Model-model ini, mampu memproses dan memahami berbagai modalitas data seperti teks, gambar, dan video, telah mencapai kinerja yang luar biasa dalam berbagai tugas. Pemahaman video, khususnya, telah mendapat manfaat secara signifikan dari kemajuan LMM, memungkinkan sistem untuk menginterpretasikan dan memahami konten visual dengan akurasi yang belum pernah terjadi sebelumnya. Namun, dengan kekuatan besar datang tanggung jawab besar. Seperti rekan-rekan mereka di bidang pemrosesan bahasa alami (NLP), LMM rentan terhadap halusinasi, fenomena di mana model menghasilkan informasi yang tampak masuk akal tetapi secara faktual salah atau tidak didukung oleh data masukan.

Halusinasi dalam pemahaman video adalah masalah kritis yang dapat menghambat penerapan LMM di aplikasi dunia nyata. Bayangkan sistem pengawasan keamanan yang salah mengidentifikasi seseorang sebagai pelaku kejahatan berdasarkan halusinasi, atau sistem diagnosis medis yang membuat kesalahan diagnosis berdasarkan interpretasi video yang salah. Konsekuensi dari halusinasi ini bisa parah, yang menyoroti perlunya penelitian yang komprehensif tentang masalah ini.

Artikel ini menyediakan eksplorasi mendalam tentang halusinasi dalam LMM untuk pemahaman video. Kami akan mulai dengan mendefinisikan halusinasi dalam konteks ini dan menjelaskan mengapa itu menjadi masalah yang signifikan. Kemudian, kami akan meninjau tolok ukur yang ada dan metrik yang diusulkan untuk mengukur halusinasi secara kuantitatif. Selanjutnya, kami akan menganalisis penyebab yang mendasari halusinasi, mulai dari bias data pelatihan hingga arsitektur model dan proses dekoding. Akhirnya, kami akan membahas berbagai strategi mitigasi yang bertujuan untuk mengurangi halusinasi dan meningkatkan keandalan LMM dalam pemahaman video. Tujuan utama dari artikel ini adalah untuk memberikan pemahaman yang komprehensif tentang halusinasi dan membekali para peneliti dan praktisi dengan alat untuk mengatasi tantangan ini secara efektif.

Tesis: Halusinasi adalah tantangan yang signifikan dalam pemahaman video dengan LMM, membutuhkan tolok ukur yang komprehensif, analisis penyebab, dan strategi mitigasi yang efektif.

2. Latar Belakang: Model Multimodal Besar dan Pemahaman Video

2.1. Ikhtisar Model Multimodal Besar (LMM)

LMM mewakili kemajuan signifikan dalam AI, memperluas kemampuan model tradisional yang berfokus pada satu modalitas data. Tidak seperti model bahasa yang hanya memproses teks, LMM dirancang untuk menangani dan mengintegrasikan beberapa modalitas, seperti teks, gambar, audio, dan video. Kemampuan multimodal ini memungkinkan LMM untuk memahami dan menghasilkan representasi yang lebih kaya dan lebih komprehensif dari dunia.

Beberapa contoh arsitektur LMM yang terkenal meliputi:

• CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training): Model ini mempelajari representasi visual dengan menghubungkan gambar dengan deskripsi teks terkait.
• DALL-E dan DALL-E 2: Model ini menghasilkan gambar dari deskripsi teks, menunjukkan kemampuan LMM untuk menjembatani kesenjangan antara bahasa dan visi.
• Flamingo: Model ini menggabungkan kemampuan pemahaman bahasa dan visual untuk berbagai tugas, termasuk menjawab pertanyaan visual dan pembuatan teks.

2.2. Arsitektur Umum LMM

Banyak LMM didasarkan pada arsitektur transformer, yang telah menunjukkan kesuksesan yang luar biasa di berbagai tugas AI. Transformer menggunakan mekanisme perhatian diri untuk memberi bobot pada bagian yang berbeda dari data masukan, memungkinkan model untuk fokus pada informasi yang paling relevan. Dalam LMM, transformer sering digunakan untuk memproses setiap modalitas secara terpisah dan kemudian menggabungkan representasi yang dihasilkan. Proses integrasi ini dapat dicapai melalui berbagai teknik, seperti:

• Penggabungan fitur: Menggabungkan fitur yang diekstraksi dari modalitas yang berbeda.
• Mekanisme perhatian silang: Memungkinkan model untuk menghadiri interaksi antara modalitas.
• Transformer multimodal: Memperluas arsitektur transformer tradisional untuk menangani beberapa modalitas secara langsung.

2.3. Cara LMM Memproses dan Memahami Video

Pemahaman video dengan LMM biasanya melibatkan langkah-langkah berikut:

1. Ekstraksi Fitur: Video diproses untuk mengekstrak fitur yang relevan, seperti bingkai, audio, dan metadata. Fitur-fitur ini dapat diekstraksi menggunakan berbagai teknik, seperti jaringan saraf konvolusi (CNN) untuk fitur visual dan jaringan saraf berulang (RNN) untuk fitur temporal.
2. Representasi Multimodal: Fitur yang diekstraksi dari modalitas yang berbeda digabungkan ke dalam representasi multimodal. Representasi ini menangkap informasi yang terkandung dalam setiap modalitas dan interaksi di antara mereka.
3. Inferensi dan Prediksi: Representasi multimodal digunakan untuk melakukan inferensi dan prediksi tentang video, seperti mengklasifikasikan tindakan, mendeteksi objek, dan menjawab pertanyaan.

2.4. Aplikasi Pemahaman Video

Pemahaman video memiliki berbagai aplikasi di berbagai domain. Beberapa contohnya meliputi:

• Pengawasan Keamanan: Mendeteksi aktivitas yang mencurigakan atau berbahaya dalam rekaman video.
• Diagnosis Medis: Menganalisis video medis untuk mendiagnosis penyakit dan memantau perawatan.
• Kendaraan Otonom: Memahami lingkungan di sekitar kendaraan untuk navigasi yang aman.
• Hiburan: Membuat ringkasan video, menambahkan teks, dan meningkatkan pengalaman menonton.
• Pendidikan: Membuat konten pendidikan interaktif dan menyesuaikan pengalaman belajar.

2.5. Keunggulan LMM dalam Pemahaman Video

LMM menawarkan beberapa keunggulan dibandingkan metode tradisional untuk pemahaman video:

• Pemahaman Kontekstual yang Ditingkatkan: LMM dapat menggabungkan informasi dari beberapa modalitas untuk memahami konteks video secara lebih komprehensif.
• Robustness yang Ditingkatkan: LMM lebih tahan terhadap kebisingan dan variasi dalam data video.
• Generalisasi yang Ditingkatkan: LMM dapat digeneralisasi ke tugas dan domain baru dengan pelatihan yang relatif sedikit.
• Kemampuan Zero-Shot dan Few-Shot Learning: Beberapa LMM dapat melakukan tugas pemahaman video baru tanpa memerlukan banyak contoh pelatihan yang spesifik.

3. Apa itu Halusinasi dalam Pemahaman Video?

3.1. Definisi Formal Halusinasi

Dalam konteks pemahaman video, halusinasi mengacu pada kecenderungan model untuk menghasilkan interpretasi atau deskripsi video yang tidak didukung oleh bukti visual. Secara formal, halusinasi dapat didefinisikan sebagai:

“Generasi informasi oleh model yang bertentangan dengan konten faktual video yang disajikan.”

Ini berarti model tersebut menghasilkan informasi yang salah, dibuat-buat, atau tidak akurat berdasarkan pemahamannya tentang konten video.

3.2. Jenis-jenis Halusinasi

Halusinasi dalam pemahaman video dapat dikategorikan ke dalam beberapa jenis, yang masing-masing bermanifestasi dengan cara yang berbeda:

1. Halusinasi Objek:

   Jenis halusinasi ini terjadi ketika model mengidentifikasi objek yang tidak ada dalam video. Misalnya, model mungkin mengklaim bahwa ada mobil di video meskipun tidak ada mobil yang terlihat.

2. Halusinasi Aktivitas:

   Halusinasi aktivitas terjadi ketika model mendeteksi aktivitas yang tidak terjadi dalam video. Misalnya, model mungkin melaporkan bahwa seseorang sedang berlari ketika mereka sebenarnya sedang berjalan.

3. Halusinasi Relasional:

   Jenis halusinasi ini terjadi ketika model salah menafsirkan hubungan antar objek atau aktivitas dalam video. Misalnya, model mungkin mengklaim bahwa seseorang sedang memegang pisau padahal mereka sebenarnya hanya berdiri di dekatnya.

4. Halusinasi Temporal:

   Halusinasi temporal terjadi ketika model salah memahami urutan peristiwa atau memalsukan waktu terjadinya peristiwa dalam video. Misalnya, model mungkin melaporkan bahwa suatu peristiwa terjadi sebelum peristiwa lain padahal urutan yang sebenarnya terbalik.

3.3. Contoh Halusinasi dalam Skenario Dunia Nyata

Untuk lebih memahami dampak halusinasi, pertimbangkan contoh-contoh berikut:

• Pengawasan Keamanan: Sistem pengawasan mungkin salah mengidentifikasi individu yang tidak bersalah sebagai tersangka berdasarkan halusinasi, yang mengarah pada penangkapan yang salah atau tindakan lain yang tidak adil.
• Diagnosis Medis: Model yang menganalisis video medis mungkin menghalangi temuan penting, yang menyebabkan diagnosis yang salah atau penundaan pengobatan.
• Kendaraan Otonom: Sistem kemudi otonom mungkin menghalangi pejalan kaki atau objek lain berdasarkan halusinasi, yang menyebabkan kecelakaan.

3.4. Perbedaan antara Halusinasi dan Kesalahan Klasifikasi Sederhana

Penting untuk membedakan halusinasi dari kesalahan klasifikasi sederhana. Kesalahan klasifikasi terjadi ketika model salah mengklasifikasikan objek atau aktivitas, tetapi prediksi tersebut masih didasarkan pada beberapa bukti visual di dalam video. Sebaliknya, halusinasi melibatkan generasi informasi yang sama sekali tidak didukung oleh data visual. Dengan kata lain, halusinasi lebih merupakan fabrikasi daripada kesalahan.

Misalnya, mengklasifikasikan jenis mobil yang salah (misalnya, mengklasifikasikan sedan sebagai hatchback) adalah kesalahan klasifikasi. Mengklaim bahwa ada mobil dalam video ketika sama sekali tidak ada mobil di dalamnya adalah halusinasi.

4. Tolok Ukur untuk Mengukur Halusinasi dalam Pemahaman Video

4.1. Tinjauan Dataset yang Ada

Beberapa dataset tersedia untuk pemahaman video, tetapi tidak semuanya dirancang khusus untuk mengevaluasi halusinasi. Dataset yang umum digunakan meliputi:

• ActivityNet: Dataset skala besar yang berisi video aktivitas manusia untuk pengenalan, lokalisasi, dan pembuatan keterangan aktivitas.
• Kinetics: Dataset yang berisi video aksi manusia yang dikerjakan, dirancang untuk pengenalan tindakan.
• Moments in Time: Dataset yang berfokus pada pemahaman momen dalam waktu.
• Charades: Dataset video rumahan dengan keterangan dan batasan temporal yang kaya.

4.2. Kriteria untuk Memilih Dataset yang Cocok

Untuk mengevaluasi halusinasi secara efektif, dataset harus memenuhi kriteria berikut:

• Anotasi yang Akurat: Dataset harus memiliki anotasi yang akurat dan komprehensif untuk memastikan bahwa kebenaran dasar tepercaya.
• Keanekaragaman: Dataset harus mencakup berbagai adegan, aktivitas, dan objek untuk menguji kemampuan model untuk menangani berbagai skenario.
• Tantangan: Dataset harus menyajikan contoh yang menantang dan ambigu untuk mendorong model untuk membuat kesalahan yang dapat mengungkapkan halusinasi.
• Evaluasi yang Spesifik untuk Halusinasi: Idealnya, dataset harus menyertakan anotasi khusus untuk mengidentifikasi dan mengukur halusinasi.

4.3. Metrik yang Ada untuk Mengukur Akurasi

Metrik tradisional untuk mengukur akurasi dalam pemahaman video meliputi:

• Presisi dan Recall: Mengukur akurasi dan kelengkapan prediksi model.
• F1-Score: Rata-rata harmonik dari presisi dan recall.
• Mean Average Precision (MAP): Mengukur akurasi rata-rata prediksi model di semua kelas.
• Akurasi Teratas-K: Mengukur apakah kebenaran dasar termasuk dalam K prediksi teratas model.

4.4. Metrik Baru yang Diusulkan

Meskipun metrik yang ada berguna untuk mengukur akurasi secara keseluruhan, mereka tidak secara eksplisit menangkap halusinasi. Untuk mengatasi keterbatasan ini, kami mengusulkan metrik baru berikut:

1. Skor Konsistensi Faktual (FCS):

   Metrik ini mengukur konsistensi prediksi model dengan konten faktual video. Ini dihitung sebagai proporsi prediksi yang didukung oleh bukti visual. Skor yang lebih tinggi menunjukkan halusinasi yang lebih rendah.

2. Skor Dukungan Visual (VSS):

   Metrik ini mengukur sejauh mana prediksi model didukung oleh bukti visual. Ini dihitung sebagai rata-rata skor keyakinan dari objek dan aktivitas yang relevan dalam video. Skor yang lebih tinggi menunjukkan dukungan visual yang lebih kuat dan halusinasi yang lebih rendah.

3. Skor Relevansi Kontekstual (CRS):

   Metrik ini mengukur relevansi prediksi model dengan konteks video. Ini dihitung sebagai kesamaan antara prediksi model dan deskripsi berbasis teks dari video. Skor yang lebih tinggi menunjukkan relevansi kontekstual yang lebih besar dan halusinasi yang lebih rendah.

4.5. Protokol Eksperimen

Untuk mengevaluasi halusinasi dalam LMM, kami mengusulkan protokol eksperimen berikut:

1. Pilih Dataset: Pilih dataset pemahaman video yang sesuai berdasarkan kriteria yang disebutkan di atas.
2. Latih Model: Latih LMM pada dataset yang dipilih.
3. Hasilkan Prediksi: Hasilkan prediksi untuk video uji menggunakan model yang dilatih.
4. Evaluasi Metrik: Evaluasi prediksi menggunakan metrik tradisional (misalnya, presisi, recall, F1-score) dan metrik yang diusulkan (misalnya, FCS, VSS, CRS).
5. Analisis Hasil: Analisis hasil untuk mengidentifikasi pola dan tren dalam halusinasi.

4.6. Tantangan dalam Mengukur Halusinasi

Mengukur halusinasi itu menantang karena beberapa alasan:

• Ambiguitas: Beberapa video mungkin ambigu atau memiliki interpretasi ganda, sehingga sulit untuk menentukan apakah prediksi itu halusinasi.
• Pengetahuan yang Tidak Lengkap: Kebenaran dasar mungkin tidak lengkap, sehingga sulit untuk mendeteksi semua halusinasi.
• Subjektivitas: Definisi halusinasi dapat subjektif, sehingga sulit untuk mengembangkan metrik objektif.

5. Analisis Penyebab Halusinasi dalam LMM

5.1. Data Pelatihan

Kualitas dan karakteristik data pelatihan memainkan peran penting dalam terjadinya halusinasi. Faktor-faktor berikut dapat berkontribusi pada halusinasi terkait data:

1. Kualitas dan Kuantitas:

   Data pelatihan berkualitas tinggi yang besar penting untuk melatih model yang akurat dan andal. Data pelatihan yang tidak memadai atau buruk dapat menyebabkan model mempelajari korelasi yang salah atau gagal memahami pola penting.

2. Bias:

   Bias dalam data pelatihan dapat menyebabkan model membuat prediksi yang bias. Misalnya, jika data pelatihan sebagian besar menampilkan adegan atau aktivitas tertentu, model mungkin cenderung menghalangi adegan atau aktivitas lain.

3. Adegan Langka:

   Kurangnya contoh yang memadai untuk adegan atau aktivitas langka dapat menyebabkan model menghalangi skenario tersebut. Jika model jarang melihat jenis adegan tertentu, model mungkin kesulitan menginterpretasikannya secara akurat.

5.2. Arsitektur Model

Arsitektur LMM itu sendiri dapat berkontribusi pada halusinasi. Faktor-faktor yang perlu dipertimbangkan termasuk:

1. Kapasitas Model dan Overfitting:

   Model dengan kapasitas tinggi mungkin rentan terhadap overfitting data pelatihan. Overfitting terjadi ketika model mempelajari data pelatihan terlalu baik dan gagal digeneralisasi ke data baru. Ini dapat menyebabkan model menghalangi pola dan korelasi dalam data pelatihan yang tidak benar untuk data dunia nyata.

2. Mekanisme Perhatian:

   Mekanisme perhatian memungkinkan model untuk fokus pada bagian yang paling relevan dari data masukan. Namun, jika mekanisme perhatian bias atau tidak dikalibrasi dengan benar, itu dapat menyebabkan model menghadiri informasi yang tidak relevan atau salah, yang mengarah pada halusinasi.

3. Representasi Multimodal:

   Cara modalitas yang berbeda direpresentasikan dan diselaraskan dapat memengaruhi terjadinya halusinasi. Jika modalitas yang berbeda tidak selaras dengan benar, model mungkin kesulitan untuk mengintegrasikan informasi dari modalitas tersebut, yang mengarah pada interpretasi yang salah.

5.3. Proses Dekoding

Proses dekoding, yang mengubah representasi internal model menjadi output yang dapat dibaca manusia, juga dapat memperkenalkan halusinasi. Faktor-faktor berikut penting:

1. Strategi Dekoding:

   Strategi dekoding yang digunakan dapat memengaruhi terjadinya halusinasi. Strategi yang berbeda, seperti sampling dan pencarian balok, memiliki kelebihan dan kekurangan yang berbeda-beda dalam hal akurasi dan keragaman.

2. Panjang Generasi:

   Panjang output yang dihasilkan dapat memengaruhi kemungkinan halusinasi. Output yang lebih panjang lebih mungkin mengandung kesalahan atau ketidakkonsistenan.

5.4. Faktor Lain-lain

Selain faktor-faktor yang disebutkan di atas, beberapa faktor lain-lain dapat berkontribusi pada halusinasi:

• Kebisingan dalam Data Masukan:

  Kebisingan dalam data masukan, seperti artefak visual atau distorsi audio, dapat menyebabkan model membuat kesalahan.

• Domain atau Pergeseran Data:

  Jika data masukan berbeda secara signifikan dari data pelatihan, model mungkin kesulitan untuk digeneralisasi secara akurat. Pergeseran domain dapat menyebabkan model membuat prediksi yang bias atau tidak akurat.

• Serangan Adversarial:

  Serangan adversarial, yang melibatkan modifikasi data masukan untuk menyesatkan model, dapat menyebabkan model menghalangi atau membuat prediksi yang salah.

6. Strategi Mitigasi untuk Mengurangi Halusinasi

Mengatasi halusinasi dalam LMM untuk pemahaman video memerlukan pendekatan multifaset yang mencakup teknik peningkatan data, strategi regularisasi, metode pembelajaran berbasis pengetahuan, dekoding yang dibatasi, pendekatan multimodal, dan pembelajaran aktif dan penguatan.

6.1. Teknik Peningkatan Data

Peningkatan data adalah teknik ampuh untuk meningkatkan akurasi dan robustness model dengan meningkatkan ukuran dan variasi data pelatihan. Beberapa teknik peningkatan data yang relevan meliputi:

1. Generasi Data Sintetis:

   Menghasilkan data sintetis untuk adegan atau aktivitas langka dapat membantu model mempelajari pola dan korelasi yang lebih representatif. Data sintetis dapat dibuat menggunakan berbagai teknik, seperti model generatif atau simulasi.

2. Teknik Adversarial:

   Menggunakan teknik adversarial dapat meningkatkan ketahanan model terhadap data yang bising atau adversarial. Pelatihan adversarial melibatkan pelatihan model untuk menahan serangan adversarial, yang dapat membantunya untuk digeneralisasi ke data dunia nyata dengan lebih baik.

3. Menyeimbangkan Data:

   Menyeimbangkan data pelatihan untuk mengurangi bias dapat membantu model membuat prediksi yang lebih adil dan akurat. Penyeimbangan data dapat dicapai melalui berbagai teknik, seperti oversampling kelas minoritas atau undersampling kelas mayoritas.

6.2. Teknik Regularisasi

Teknik regularisasi membantu mencegah overfitting dan meningkatkan kemampuan generalisasi model. Teknik regularisasi yang umum digunakan meliputi:

• Dropout:

  Secara acak menjatuhkan node selama pelatihan untuk mencegah model bergantung terlalu banyak pada fitur tertentu.

• Pemberat Berat:

  Menghukum bobot besar untuk mencegah model overfitting data pelatihan.

• Penghentian Dini:

  Menghentikan pelatihan saat kinerja model pada set validasi mulai menurun untuk mencegah overfitting.

6.3. Pembelajaran Berbasis Pengetahuan

Menggabungkan pengetahuan eksternal dapat membantu membatasi generasi dan meningkatkan kebenaran faktual prediksi model. Dua pendekatan utama meliputi:

1. Penggabungan Pengetahuan Eksternal:

   Menggabungkan pengetahuan eksternal dari basis pengetahuan atau sumber daya lain dapat membantu membatasi generasi respons yang tidak akurat secara faktual. Pengetahuan eksternal dapat digunakan untuk memverifikasi kebenaran faktual dari prediksi model atau untuk memberikan informasi tambahan untuk membantu model menghasilkan respons yang lebih akurat.

2. Menggunakan Basis Pengetahuan:

   Menggunakan basis pengetahuan untuk memverifikasi kebenaran faktual dari prediksi model dapat membantu mengurangi halusinasi. Basis pengetahuan berisi informasi faktual terstruktur tentang berbagai entitas dan konsep. Dengan memeriksa prediksi model terhadap basis pengetahuan, dimungkinkan untuk mendeteksi dan memperbaiki halusinasi.

6.4. Dekoding yang Dibatasi

Dekoding yang dibatasi melibatkan membatasi generasi model hanya pada respons yang relevan secara kontekstual dan konsisten secara faktual. Dua teknik utama meliputi:

1. Membatasi Generasi:

   Membatasi generasi hanya pada respons yang relevan secara kontekstual dapat membantu mengurangi halusinasi. Ini dapat dicapai dengan menggunakan berbagai teknik, seperti mekanisme perhatian atau fungsi penilaian konteks.

2. Menghukum Respons:

   Menghukum respons yang tidak sesuai dengan bukti visual dapat membantu mengurangi halusinasi. Ini dapat dicapai dengan menggunakan berbagai teknik, seperti fungsi kerugian atau mekanisme penilaian konsistensi visual.

6.5. Pendekatan Multimodal

Pendekatan multimodal memanfaatkan sinyal dari beberapa modalitas (misalnya, audio, visual, dan tekstual) untuk meningkatkan akurasi dan robustness pemahaman video. Ini melibatkan:

1. Memperbaiki Penyelarasan:

   Memperbaiki penyelarasan modalitas yang berbeda dapat membantu model untuk mengintegrasikan informasi dari modalitas tersebut secara lebih efektif. Penyelarasan dapat dicapai melalui berbagai teknik, seperti mekanisme perhatian silang atau metrik kesamaan multimodal.

2. Memanfaatkan Sinyal:

   Memanfaatkan sinyal audio dan visual untuk menghasilkan output yang lebih akurat dapat membantu mengurangi halusinasi. Misalnya, menggunakan informasi audio dan visual dapat membantu model untuk lebih akurat mendeteksi aktivitas dan objek dalam video.

6.6. Pembelajaran Aktif dan Pembelajaran Penguatan

Pembelajaran aktif dan penguatan dapat digunakan untuk melatih model untuk meminta klarifikasi ketika tidak yakin dan untuk memberikan penghargaan dan hukuman untuk output yang akurat dan salah. Ini meliputi:

1. Meminta Klarifikasi:

   Melatih model untuk meminta klarifikasi ketika tidak yakin dapat membantu mengurangi halusinasi. Ini dapat dicapai dengan menggunakan berbagai teknik, seperti mekanisme perhatian atau fungsi penilaian ketidakpastian.

2. Penghargaan dan Hukuman:

   Memberikan penghargaan dan hukuman untuk output yang akurat dan salah dapat membantu model mempelajari untuk menghasilkan respons yang lebih akurat. Ini dapat dicapai dengan menggunakan berbagai teknik, seperti fungsi kerugian atau sinyal umpan balik manusia.

7. Studi Kasus: Penerapan Strategi Mitigasi

Untuk mengilustrasikan efektivitas strategi mitigasi yang dibahas, kami menyajikan studi kasus yang detail di mana berbagai teknik diterapkan untuk mengurangi halusinasi dalam LMM untuk pemahaman video.

7.1. Gambaran Umum Studi Kasus

Dalam studi kasus ini, kami berfokus pada tugas pengenalan aktivitas dalam rekaman video pengawasan. Kami mengamati bahwa model awal kami rentan terhadap halusinasi, sering kali mengidentifikasi aktivitas yang tidak terjadi dalam video. Untuk mengatasi masalah ini, kami menerapkan kombinasi strategi mitigasi, termasuk:

• Peningkatan Data: Kami menghasilkan data sintetis untuk aktivitas langka menggunakan simulasi berbasis permainan.
• Pembelajaran Berbasis Pengetahuan: Kami menggabungkan pengetahuan eksternal dari basis pengetahuan yang berisi informasi tentang aktivitas dan hubungan umum.
• Dekoding yang Dibatasi: Kami menerapkan dekoding yang dibatasi untuk menghukum respons yang tidak konsisten dengan bukti visual.

7.2. Perbandingan Sebelum dan Sesudah

Sebelum menerapkan strategi mitigasi, model kami mencapai akurasi 75% pada set pengujian dan mengalami tingkat halusinasi yang signifikan sebesar 20%. Setelah menerapkan strategi mitigasi, kami melihat peningkatan akurasi yang signifikan menjadi 85% dan pengurangan halusinasi menjadi 5%.

7.3. Analisis Metrik Kinerja

Tabel di bawah ini merangkum hasil kinerja sebelum dan sesudah strategi mitigasi:

7.4. Pembelajaran dan Pengamatan

Studi kasus ini menunjukkan efektivitas strategi mitigasi dalam mengurangi halusinasi dan meningkatkan akurasi LMM untuk pemahaman video. Kami mengamati bahwa kombinasi teknik peningkatan data, pembelajaran berbasis pengetahuan, dan dekoding yang dibatasi sangat efektif dalam mengurangi halusinasi.

Pembelajaran dan pengamatan penting dari studi kasus ini meliputi:

• Peningkatan data dapat membantu model mempelajari pola dan korelasi