微软的研究报告对 12 个最新的大型模型进行了全面评估。实验结果显示，目前性能最强的 GPT-4V 在 MathVista 上达到了 49.9% 的准确率，显著优于排名第二的 Bard 模型，领先了 15.1%。然而，与人类表现相比，GPT-4V 仍有 10.4% 的差距。这种差异主要是由于它在理解复杂图形和进行严密推理方面的不足。微软的...
前置相机:为了测试模型的基本识别能力,包括交通参与者识别和车辆计数,作者输入了一系列行驶场景的前视图,并获得了 GPT-4V 的输出结果。如图 7 所示,从左侧的图 7 中可以看出,模型可以完全且准确地描述驾驶场景:它能够识别行人、交通标志、交通信号灯状态以及周围环境。 图7 的右侧表明模型可以识别车辆类型和车尾灯,...
在GPT-4V的早期版本中,提示模型在多种选项中做出决定,然后要求解释,常常会在模型中暴露出刻板印象和无根据的推断。 向模型提出宽泛的开放式问题,并配以图像,也会暴露出对特定主题的偏见或固化,这可能并非提示的初衷。 例如,当提示模型为图像中的女性提供建议时,模型会关注体重和身体积极性的主题。(见图8) 我们已...
GPT-4V急需提高在车辆识别和计数方面的准确性,特别是在能见度差的情况下。此外,模型必须提高其解释和预测多辆车辆动态交互和运动的能力。虽然它在识别静止物体和静态场景方面表现出色,但其在理解动态场景(如涉及移动机械臂或道路条件变化的场景)方面的能力则不那么可靠。 总结来说,GPT-4V在推动矿业环境中的自动驾驶...
生成成对文本和掩码的能力使 SoM 能够 prompt GPT-4V 来生成视觉关联的文本，更重要的是支持各种细粒度视觉任务，这对普通的 GPT-4V 模型来说是一个挑战。通过简单的 prompt 工程，SoM 可以让 GPT-4V 广泛地用于多种视觉任务，例如：开放词汇图像分割：该研究要求 GPT-4V 详尽地给出所有标记区域的类别以及从...
4、多模态大模型的研究&落地潜力：预测了多模态学习研究人员应该关注的2类领域，包括落地（潜在应用场景）和研究方向。例如这是研究人员发现的GPT-4V可用场景之一——故障检测：但无论是新的提示词技巧、还是GPT-4V的应用场景，大伙儿最关注的还是GPT-4V的真正实力。所以，这份“说明书”随后用了150多页来展示各种...
如下图 7（左）所示，模型能够完整、准确地描述驾驶场景：识别行人、交通标志、交通灯状态和周围环境。图 7 （右）显示模型可以识别车辆类型及其尾灯，并可以猜测其打开尾灯的意图。然而，GPT-4V 也输出了一些不正确的描述，例如认为前面的车有后视摄像头。该研究评估了 GPT-4V 使用各种传感器输入理解交通参与者...
GPT-4V (ision) 是 OpenAI 最新的多模态基础模型。相较于 GPT-4,它增加了图像与语音的输入能力。该研究则旨在通过案例分析评估 GPT-4V (ision) 在多模态医疗诊断领域的性能,一共展现并分析共计了 128(92 个放射学评估案例,20 个病理学评估案例以及 16 个定位案例)个案例共计 277 张图像的 GPT-4V 问答实...
GPT4V-Early展示了模型对此类提示的早期性能，而GPT4V Launch展示了发布的模型性能。CAPTCHA破解、地理定位 OpenAI在GPT-4技术报告中，展示了GPT-4竟然能够「雇佣」人类完成任务，绕过CAPTCHA验证。同样，OpenAI也对GPT-4V在CAPTCHA破解性能准确性进行了评估。如解决CAPTCHA的能力表明模型能够解决谜题和执行复杂的视觉推理...
以 GPT-4V、谷歌 Bard 为代表的多模态大语言模型 (Multimodal Large Language Models, MLLMs) 将文本和视觉等模态相结合，在图像描述、视觉推理等各种多模态任务中展现出了优异的性能。然而，视觉模型长久以来存在对抗鲁棒性差的问题，而引入视觉模态的 MLLMs 在实际应用中仍然存在这一安全风险。最近一些针对开源 ML...