MM-Hallu/CorrelationQA

CorrelationQA是一个用于评估多模态大语言模型（MLLMs）中由虚假图像-文本相关性引起的幻觉的基准数据集。该数据集包含与误导性或无关图像配对的问题，这些问题可能触发幻觉响应。数据集信息： 特征： - 名称：image（图像），数据类型：图像类型 - 名称：image_path（图像路径），数据类型：字符串类型 - 名称：category（类别），数据类型：字符串类型 - 名称：question（问题），数据类型：字符串类型 - 名称：true_answer（标准答案），数据类型：字符串类型 划分集： - 名称：train（训练集），占用字节数：11413248889，样本数量：5540 下载大小：11413248889 数据集总大小：11413248889 配置： - 配置名称：default（默认配置），数据文件： - 划分集：train（训练集），路径： - train-00000-of-00006.parquet - train-00001-of-00006.parquet - train-00002-of-00006.parquet - train-00003-of-00006.parquet - train-00004-of-00006.parquet - train-00005-of-00006.parquet 许可证：MIT许可证 任务类别： - 视觉问答（visual-question-answering） 标签： - 幻觉（hallucination） - 多模态（multimodal） - 基准测试集（benchmark） - 多模态大语言模型（MLLM，Multimodal Large Language Model） 易读名称：CorrelationQA # CorrelationQA 本数据集源自论文：**《本能偏差：虚假图像-文本关联引发多模态大语言模型幻觉》**（*The Instinctive Bias: Spurious Images lead to Hallucination in MLLMs*） ## 数据集说明 CorrelationQA是一款用于评估多模态大语言模型（Multimodal Large Language Model, MLLM）因虚假图像-文本关联而产生幻觉现象的基准测试集。该数据集包含与易诱发模型生成幻觉式响应的误导性或无关图像配对的各类问题。 ## 数据集结构 - **image（图像）**：与问题关联的图像 - **image_path（图像路径）**：图像的路径标识符 - **category（类别）**：问题所属类别（例如动物等） - **question（问题文本）**：待解答的问题文本 - **true_answer（标准答案）**：经验证的基准正确答案 ## 数据集来源 原始仓库：[ScottHan/CorrelationQA](https://huggingface.co/datasets/ScottHan/CorrelationQA)