SIMA [250] 通过自我改进,使用自生成的响应和具有视觉指标的上下文自我批评机制,增强大型视觉语言模型 (LVLM) 中视觉和语言模态之间的对齐。SAIL [297] 引入一种高效的迁移学习框架,可将预训练的单模态视觉和语言模型对齐以用于视觉语言任务,从而增强视觉编码器的语言兼容性,以改进多模态大型语言模型。Ex-MCR [252]...
我们通过将 STIC 中的微调过程与直接允许基本 LVLM 描述图像,然后使用自增强提示来响应查询的方法(我们称之为描述和响应 (DaR) 提示方法)进行比较,评估了微调过程的意义。 如表2所示,将 DaR 应用于基本 LVLM 会产生混合结果,在某些数据集上性能有所提高,而在另一些数据集上则有所下降,导致总体平均下降了 2.2%。
物体幻觉一直是阻碍大型视觉语言模型(LVLM)更广泛应用的致命弱点。物体幻觉是指 LVLM 声称图像中出现了本不存在物体的现象。这类幻觉问题严重降低了LVLM 的可信度,在安全相关的场景中,幻觉将导致难以承受的后果。以图1为例,LVLM虽然感知到了图片中真实存在的“餐桌”、“椅子”和“香蕉”,但幻视出了并不存在的“苹...
作者使用 LVLM-Interpret [10] 来可视化 LLaVa [7] 的相关性图 [1](图4)。LVLM-Interpret 返回每个答案中的一个相关性图,表示每个图像块对预测相应 Token 的相关性。为了获得每个答案的一个相关性图,作者选择与 Token {"Yes", "No", "Sobject", "Sattribute"} 对应的相关性图,其中 Sobject 和 Sattri...
MoE-LLaVA,即大型视觉语言模型混合专家,在人工智能和机器学习领域引入了一个新的框架。这种方法在结构和功能上明显不同于传统的lvlm。传统的lvlm通常依赖于密集模型,其中模型的所有部分在处理期间都是活动的。相比之下,MoE-LLaVA采用了“专家混合”设计,这是一种稀疏模型的形式。
尽管当前的研究已经识别并探索了大型视觉-语言模型(LVLMs)上的各种攻击方法,但我们期望未来在潜在 LVLM 攻击方面取得更多进展。未来的研究应深入了解和开发新颖的攻击方法,以全面评估和提高这些模型的鲁棒性。未来研究的关键领域包括: 现有的 LVLM 攻击者通常...
MoE-LLaVA,即大型视觉语言模型混合专家,在人工智能和机器学习领域引入了一个新的框架。这种方法在结构和功能上明显不同于传统的lvlm。传统的lvlm通常依赖于密集模型,其中模型的所有部分在处理期间都是活动的。相比之下,MoE-LLaVA采用了“专家混合”设计,这是一种稀疏模型的形式。
我们提出了Senna,一个将LVLM与端到端模型相结合的自动驾驶系统,实现了从高层决策到低层轨迹预测的结构化规划。Senna-VLM利用常识和逻辑推理分析场景,并以自然语言输出决策,Senna-E2E则基于这些决策生成具体的规划轨迹。 Senna采用高效的多图像...
简介:随着人工智能技术的飞速发展,大型视觉语言模型(LVLMs)已成为推动该领域进步的重要力量。MoE-LLaVA作为一种具有高效缩放和多模态专业知识的新型LVLM,为人工智能领域带来了革命性的变革。本文将深入解读MoE-LLaVA的原理、特点以及实际应用,帮助读者更好地理解这一技术。
lvlm及其挑战 大型视觉语言模型(LVLMs)代表了人工智能和机器学习领域的重大突破。这些模型旨在理解和解释视觉和语言数据之间复杂的相互作用,从而能够更深入地理解多媒体内容。它们的重要性在于处理和分析大量数据类型的能力,包括图像和文本,这对于图像识别、自然语言处理和自动推理等人工智能应用的进步至关重要。