要進一步提高HELPD框架在不同類型幻覺上的緩解效果，可以考慮以下幾個方向：
增強數據集的多樣性：擴展訓練數據集，包含更多樣化的圖像和相應的文本描述，以提高模型對不同場景和物體的理解能力。這樣可以幫助模型學習到更豐富的語義關聯，從而減少幻覺的產生。
改進層次反饋學習：在層次反饋學習中，除了物體級和句子級的反饋外，可以引入更細粒度的反饋機制，例如語義角色標註或上下文關聯性評估，這樣可以更精確地識別和修正幻覺。
結合多模態學習：將視覺和語言的特徵進行更深層次的融合，利用多模態學習技術來強化模型對圖像和文本之間的關聯理解，從而減少因為模態間不一致而導致的幻覺。
自適應懲罰機制：在視覺增強懲罰解碼中，根據不同的場景和上下文動態調整懲罰權重，這樣可以更靈活地應對不同類型的幻覺，提升模型的適應性。