Woodpecker: Hallucination Correction for Multimodal Large Language Models----啄木鸟：多模态大语言模型的幻觉校正
Abstract幻觉是笼罩在快速发展的多模态大语言模型（MLLM）上的一个大阴影，指的是生成的文本与图像内容不一致的现象。为了减轻幻觉，现有的研究主要采用指令调整的方式，需要用特定的数据重新训练模型。在本文中，我们开辟了一条不同的道路，引入了一种名为Woodpecker的免训练方法。就像啄木鸟治愈树木一样，它从生成的文本中挑选并纠正幻觉。具体来说，啄木鸟由五个阶段组成：关键概念提取、问题制定、视觉