Oct, 2023

多模态语言模型的性能评估

TL;DR该研究分析了不同的多模态指导调优方法,并评估了它们在复杂推理、对话、图像字幕、多项选择题和二元分类等任务中的性能,揭示了在将多模态能力融入大型语言模型时的架构选择的关键见解,但当前方法存在局限性,未能充分解决丰富多样的多模态指导数据集的需求和生成响应的真实性和事实性问题,这些发现阐明了适应图像理解的语言模型的现有方法学限制,并为寻求利用多模态版本的大型语言模型的研究人员和实践者提供了有价值的指导。