LVLM(Large Vision-Language Models)中的幻觉问题是指模型生成的文本内容与实际视觉输入之间存在不一致性。为了缓解这一问题,研究者们提出了多种方法,这些方法主要针对幻觉产生的原因进行优化。以下是一些关键的缓解策略: 数据优化:通过改进训练数据来减轻幻觉。 偏见缓解(Bias Mitigation):通过使用对比性指令调整(CIT)和...
Large Vision-Language Model 通常LVLM包含⼀个视觉编码器、⼀个⽂本编码器和⼀个跨模态的对⻬⽹络。 LVLMs的训练通常由三部分组成: 视觉和⽂本编码器在⼤规模单模态数据集上分别进⾏预训练。 将这两个编码器通过视觉⽂本对⻬预训练进⾏对⻬,这可以使得LLM为给定图像⽣成有意义的描述。
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DRIVEVLM: The Convergence of Autonomous Driving and Large Vision-Language Models DriveVLM 时间:24.02 机构:Tsinghua University && Li Auto TL;DR 当前自动驾驶落地的主要难点是解决各种长尾的复杂路况。本文提出DriveVLM算法,利用VLM来增强智驾的场景描述、场景分析、层级规划能力,同时为了克服VLM计算量大的问题,又...
下面是近几年基于LLM做vision-language任务的一些工作,可以分为4个类别: 将视觉转化为文本,作为LLM的输入,例如PICA,PromptCap,ScienceQA; 利用LLM作为理解中枢调用多模态模型,例如VisualChatGPT, MM-REACT; 利用视觉模态**影响LLM的解码,**例如ZeroCap,MAGIC; ...
In Large Visual Language Models (LVLMs), the efficacy of In-Context Learning (ICL) remains limited by challenges in cross-modal interactions and representation disparities. To overcome these challenges, we introduce a novel Visual In-Context Learning (VICL) method comprising Visual Demonstration ...
0x2:CURATING A HIGH-QUALITY ALIGNMENT DATASET FOR VISION-LANGUAGE DOMAIN 为了提高生成语言的自然度并增强模型的可用性,进行第二阶段的对齐过程是至关重要的。 虽然在自然语言处理(NLP)领域中,指令微调数据集和对话容易获取,但是在视觉-语言领域并不存在等效的数据集。为了解决这个不足,我们仔细策划了一个详细的图...
Large Vision-Language Models (LVLMs) exhibit remarkable capabilities but struggle with "hallucinations"—inconsistencies between images and their descriptions. Previous hallucination evaluation studies on LVLMs have identified hallucinations in terms of objects, attributes, and relations but overlooked complex ...
Large Language Models:语言模型(LM)是基于概率计算,旨在通过根据已经出现的单词来预测下一个(或缺失的)标记的概率。对于标准的语言模型,给定输入 和参数化的概率模型 ,我们的期望是最大化目标输出 的似然性,如下所示: 其中 表示第 个标记, 表示目标输出的长度。
Large vision-language models (LVLMs) suffer from hallucination, resulting in misalignment between the output textual response and the input visual content... Y Xie,G Li,X Xu,... 被引量: 0发表: 2024年 Fast and Lightweight Vision-Language Model for Adversarial Traffic Sign Detection Several att...