OSCAR는 VLM 환각 억제를 더 강한 교사보다 자기 검증 루프로 옮긴다
OSCAR는 더 강한 VLM의 오프라인 정답을 흉내 내는 대신, 모델 자신의 판별 능력과 MCTS 탐색을 이용해 온라인 preference 데이터를 만들고 DPO로 갱신함으로써 시각 환각을 줄이는 정렬 프레임을 제안한다.
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OSCAR는 더 강한 VLM의 오프라인 정답을 흉내 내는 대신, 모델 자신의 판별 능력과 MCTS 탐색을 이용해 온라인 preference 데이터를 만들고 DPO로 갱신함으로써 시각 환각을 줄이는 정렬 프레임을 제안한다.