要提升模型的grounding、细粒度理解能力，需要更加细致的多模态对齐数据，提供更细粒度的标注和更丰富的对...
在大语言模型中,Grounding通常用于提高模型的语境理解能力,使其能够更好地理解文本中的含义,并且进行更加准确和智能的推断和生成。 因此,嵌入(Embedding)主要关注将符号或离散的输入转换为连续的向量表示,而Grounding(基础)则关注将抽象的符号与实际世界的具体概念联系起来,从而提高模型对语境的理解能力。这两个概念在大...
认识到对于多模态模型视觉grounding能力的重要性,现有的很多团队开始研究grounding和referring的能力。例如MiniGPT-v2、CogVLM-Grounding,目前的模型在处理grounding问题时,将其当作独特的任务,需要使用独特的提示词,只能生成比较短的caption(训练数据集Flickr30K导致的),这些模型很难同时兼顾grounding和chat。一些模型LaVA-PLUS...
论文:LLaVA-Grounding: Grounded Visual Chat with Large Multimodal Models 代码:github.com/UX-Decoder/L 总结概括 本文提出了LLava-grounding模型,来同时使得大模型具有对话能力和物体定位能力。以往的具有分割能力的gpt模型,如MiniGPT-v2和CogVLM-Grounding,grounding时只能输出简短的描述,因为他们只在短描述的groundin...
为了解锁grounding能力,作者做了一个大规模grounded image-text pair数据集GRIT(caption-box pair) 模型大小follow kosmos-1 训练数据分为四类 grounded image-text pairs(新增) text corpora image-caption pairs interleaved image-text data. box表示:将图像分为32 * 32个bin(箱子,块),总共32 * 32个special to...
IT之家 12 月 18 日消息，谷歌 DeepMind 团队于 12 月 17 日发布博文，宣布推出 FACTS Grounding 基准测试，评估大型语言模型（LLMs）根据给定材料是否准确作答，并避免“幻觉”（即捏造信息）的能力，从而提升 LLMs 的事实准确性，增强用户信任度，并拓展其应用范围。数据集 在数据集方面，ACTS Grounding 数据集...
近日，谷歌DeepMind团队发布了一项名为FACTS Grounding的全新基准测试，旨在提升大型语言模型（LLMs）的事实准确性，增强用户的信任感，并拓宽其应用边界。该测试的核心在于评估LLMs能否根据给定材料准确作答，同时避免产生“幻觉”，即不捏造信息。在数据集层面，FACTS Grounding数据集精心编制了1719个涵盖金融、科技、零售...
DeepMind推出了FACTS Grounding,这是一个专门设计用于评估大型语言模型(LLMs)的事实性和基础性的新基准。这个基准的重点在于评估LLMs能否生成准确且详细的回应,这些回应基于提供的来源材料。它旨在解决LLMs“产生幻觉”虚假信息的问题,这可能会损害人们对其输出的信任。该基准包括一个包含1,719个示例的数据集,需要长篇...
综上所述,谷歌DeepMind团队发布的FACTS Grounding测试为提高大型语言模型的事实准确性提供了一个重要的工具。通过这一测试,不仅可以减少模型编造虚假信息的现象,还能增强用户对AI的信任,推动其在更多领域的应用。未来,随着技术的不断进步和创新,LLMs将在医疗、法律、教育等多个领域发挥更大的作用,为社会带来更多的便利...
2023年12月18日,谷歌DeepMind团队在博文中宣布了一项重要进展:推出FACTS Grounding基准测试。这一测试旨在评估大型语言模型(LLMs)在给定材料的基础上回答问题的准确性,并有效规避“幻觉”现象,即捏造信息的风险。这一举措不仅提升了LLMs的事实准确性,更重要的是增强了用户的信任度,为其更广泛的应用奠定了基础。