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不讓視覺語言模型「盲猜」,性能竟直接提升一倍?

AIGC動態1年前 (2024)發布 機器之心
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不讓視覺語言模型「盲猜」,性能竟直接提升一倍?

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原標題:不讓視覺語言模型「盲猜」,性能竟直接提升一倍?
關鍵字:模型,視覺,問題,基準,語言
文章來源:機器之心
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在諸如 MME、MMBench、MMMU 和 ScienceQA 等復雜的視覺問答(VQA)基準上,GPT-4o、Qwen2-VL 等視覺語言模型已經取得了顯著進展。然而,這些模型真的理解自然圖像嗎?近日,卡內基梅隆大學與華盛頓大學的研究團隊推出了 NaturalBench,這是一項發表于 NeurIPS’24 的以視覺為核心的 VQA 基準。它通過自然圖像上的簡單問題


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