Nov, 2023

对基于知识的视觉问答模型 GPT-4V 的全面评估

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TL;DR通过从三个角度对 GPT-4V 进行深入评估，即常识知识、细粒度世界知识和具有决策理由的综合知识，我们发现 GPT-4V 在这三项任务上均取得了最好的性能，并且在使用复合图像进行少样本学习时具有增强的推理和解释能力，但在处理世界知识时可能导致严重的错觉，未来仍需要在这个研究方向上进行改进。
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发现论文，激发创造
  • 实现教育的视觉问答：GPT-4V 作为一种多模态人工智能

    这篇论文介绍了 Visual Question Answering（VQA）技术在教育研究中的应用，特别是 GPT-4V 在促进 VQA 技术的普及和提高教育研究方法方面的作用。

    May, 2024

  • GPT-4V（视觉）的早期评估

    GPT-4V 的能力和限制在视觉理解、语言理解、视觉拼图解决以及其他模态（如深度、热力、视频和音频）方面被评估，发现其在英语视觉基准上表现出色，但无法识别图像中的简单中文文本；在敏感特征问题、语言理解任务和类似图片之间差异的解决方面存在一些不一致性和限制，但通过少样本提示可以提高其性能；此外，在视频和热力等与图像类似的任务上表现出了非常好的性能。

    Oct, 2023

  • GPT-4V 在医学影像中的多模态能力综合研究

    这篇论文全面评估了 GPT-4V 在不同的医学图像任务中的能力，包括放射学报告生成、医学视觉问答和视觉基础。我们的研究首次对公开可用的基准进行了定量评估，发现了 GPT-4V 在为胸部 X 射线图像生成描述性报告方面的潜力，特别是在有良好结构提示的引导下。然而，我们的发现也揭示了 GPT-4V 在某些评估指标（如 CIDEr）上仍需改进，尤其是在 MIMIC-CXR 数据集基准上。在医学问答方面，虽然 GPT-4V 在区分问题类型方面表现出了熟练度，但在准确性方面还不及现有基准。此外，我们的分析发现了常规评估指标（如 BLEU 分数）的局限性，倡导发展更语义鲁棒的评估方法。在视觉基础领域，虽然 GPT-4V 在识别边界框方面显示了初步的潜力，但其精度不够，特别是在识别特定的医学器官和病症方面。我们的评估强调了 GPT-4V 在医学图像领域的重要潜力，同时也强调了需要针对性的改进来充分发挥其能力。

    Oct, 2023

  • LMMs 初探：与 GPT-4V (ision) 的初步探索

    通过分析最新的模型 GPT-4V，我们深入了解大型多模态模型（LMMs）的能力和特点，发现 GPT-4V 具有处理多种输入、具有广泛通用性的能力，以及通过理解图像上的视觉标记可以创造出新的人机交互方式。我们期望这项初步探索能够激发对下一代多模态任务形式、利用和增强 LMMs 以解决实际问题以及对多模态基础模型有更好理解的未来研究方向的启发。

    Sep, 2023

  • 医学应用的多模态 ChatGPT：GPT-4V 的实验研究

    我们对最先进的多模态大型语言模型 GPT-4V 在视觉问答任务中的能力进行了关键评估，实验充分评估了 GPT-4V 在使用包括 11 种模态（如显微镜、皮肤镜、X 射线、CT 等）和十五种感兴趣的对象（如脑、肝脏、肺等）的病理学和放射学数据集中回答带有图像的问题的能力。我们的数据集涵盖了广泛的医学问题和十六种不同的问题类型。通过准确度评分的实验结果表明，目前的 GPT-4V 版本在应对诊断性医学问题方面的准确性不可靠且次优。此外，我们详细描述了 GPT-4V 在医学视觉问答中的七个独特特征，突出了其在这个复杂领域中的局限性。我们评估案例的完整细节可在此 https URL 上找到。

    Oct, 2023

  • 评估 GPT4-V 在结构化推理任务上的表现

    最近，GPT-4 语言模型与视觉能力相结合，我们对 GPT-4V 和其他五个基准模型进行了提示评估，包括数学推理、视觉数据分析和代码生成等结构化推理任务。我们发现视觉的 Chain-of-Thought，在多模态 LLMs 上的扩展，在基准模型上取得了显著的改进。我们还对这些模型表现良好和困难的情景进行了分类分析，突出了一致性多模态推理所面临的挑战。

    Dec, 2023

  • GPT-4V (ision) 作为社交媒体分析引擎

    利用现有基准数据集对 GPT-4V 的五项任务进行定量分析，并选择有代表性的样本详细评估其在社交多媒体内容理解方面的潜力，结果显示 GPT-4V 在情感分析、仇恨言论检测、假新闻识别、人口推断和政治意识形态检测等任务上展现出显著的效果，并具备图像 - 文本配对的联合理解、文化和语境意识、以及广泛的常识知识，但在涉及多语言社交多媒体理解和对社交媒体最新趋势的泛化方面仍存在挑战，同时在涉及名人和政治家知识的持续发展背景下，会出现错误信息生成的倾向，这反映了已知的幻觉问题，研究结果表明，大型多模态模型在通过分析多模态信息来增进对社交媒体内容及其用户的理解方面具有巨大的潜力。

    Nov, 2023

  • 在线视觉问答中 GPT-4V 和 Gemini 的评估

    我们评估了 GPT-4V 和 Gemini 这两种最先进的大型多模态模型，并利用 VQAonline 数据集进行了综合评估。通过生成关于约 2000 个视觉问题的七种元数据，我们分析了 GPT-4V 和 Gemini 的零样本性能，并确定了这两个模型的最具挑战性的问题。

    Dec, 2023

  • GPT-4V 作为视觉语言任务的通用评估器

    GPT-4V 在多模态任务的普遍评估方面展现出了巨大的潜力，尽管存在一些限制，但其与人类的一致性以及提供详细解释的能力为通用自动评估器提供了希望。

    Nov, 2023

  • GPT-4V 中的视觉文化意识探索：一项全面的探究

    探索 GPT-4V 在视觉理解方面的能力和限制，着重关注文化方面，通过使用 MaRVL 基准数据集进行详细调查，实验证明 GPT-4V 在识别文化概念方面表现出色，但在低资源语言上仍然存在较弱的性能。

    Feb, 2024