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IsoBench: 基于同构表示的多模态基础模型对比
当前的基础模型在以文本或图像和文本输入作为提示时都展现出令人印象深刻的能力。然而，它们的能力是否因输入模态的不同而改变呢？本研究提出了一种名为 IsoBench 的基准数据集，其中包含了来自数学、科学、算法和游戏四个主要领域的问题。每个示例
PDF3 months ago
ICML利用基于语义相似度的图结构进行高效数据选择的模型训练
该研究论文介绍了一种有效的数据抽样机制，通过基于文本信息而不经过计算密集型模型或其他密集预处理转换，将新数据点分类为语音识别难度桶。结果表明，使用该方法比随机预测提高了 93% 的 ASR 性能精确度，并对文本表示在语音模型中的影响提供了重
PDF4 months ago
通过去除文本表示的退化来提高图像恢复
通过将图像转化为文本表示形式，结合文字的降级移除能力和图像的详细描述能力，提出了一种图像恢复新方法，通过映射降级图像为文本表示进行去除降级，再将恢复后的文本表示转化为图像指导信息进行图像恢复。在各种图像恢复任务中展示了我们的方法优于现有方法
PDF6 months ago
LLMs 作为视觉解释器：通过演变的视觉描述推进图像分类
将视觉语言模型（VLMs）与大型语言模型（LLMs）相结合的迭代优化与视觉反馈方法，显著提高了图像分类性能，并产生了可解释和稳健的特征描述符。
PDF8 months ago
检索 - 改写 - 回答：一种对知识图谱问题回答增强语言模型的框架
尽管大型语言模型在知识密集型任务上表现出竞争力，但它们仍存在于记忆所有世界知识，尤其是长尾知识方面的局限性。本文研究了用于解决知识图谱问答任务的知识图增强语言模型方法。基于回答敏感的 KG-to-Text 方法，我们提出了一种将 KG 知识
PDF10 months ago
实体消歧与实体定义
本文解决了 Entity Disambiguation 方向在仅仅使用 Wikipedia 标题作为文本表示的情况下，标题信息不足或相互区分度不够的局限性，并探讨了更加丰富的文本表达方式如何解决这一问题。作者认为，相比其他方法，采用 ext
PDF2 years ago
SIGIRBackretrieval: 一种基于图像的跨语言文本表示的评估度量方法，不需要平行语料库
本文提出了一种使用图像作为代理的自动度量标准，评估跨语言文本表示的质量，实验表明，Backretrieval 能够高度相关地与标注数据的正确度量相关，是评估跨语言文本表示质量的一种有效方式。
PDF3 years ago