多模态自训练框架 R3V 我们提出了一个迭代式的多模态自训练框架(R3V,Vision-languageReasoning byReflecting on CoTRationales)。主要包含交替进行的两部分: 1. 为多模态推理数据集迭代地 bootstrap 扩增正负样本; 2. 自我反思以从错误中学...
多模态自训练框架 R3V 我们提出了一个迭代式的多模态自训练框架(R3V,Vision-languageReasoning byReflecting on CoTRationales)。主要包含交替进行的两部分: 1. 为多模态推理数据集迭代地 bootstrap 扩增正负样本; 2. 自我反思以从错误中...
借助这些标签,LLaVA-o1将推理过程划分为四个明确的阶段:总结(Summary)、视觉解释(Caption)、逻辑推理(Reasoning)和结论生成(Conclusion)。 与思维链提示不同,LLaVA-o1独立参与了这些连续阶段。 不过需要提醒,在LLaVA-o1的推理过程中,前...
我们提出了一个迭代式的多模态自训练框架(R3V,Vision-languageReasoning byReflecting on CoTRationales)。主要包含交替进行的两部分: 1. 为多模态推理数据集迭代地 bootstrap 扩增正负样本; 2. 自我反思以从错误中学习,我们设计了 self-refine 和 self-select 两个损失,引导 VLM 改正之前错误的推理,以及从多个推理...
我们提出了一个迭代式的多模态自训练框架(R3V,Vision-languageReasoning byReflecting on CoTRationales)。主要包含交替进行的两部分: 1. 为多模态推理数据集迭代地 bootstrap 扩增正负样本; 2. 自我反思以从错误中学习,我们设计了 self-refine 和 self-select 两个损失,引导 VLM 改正之前错误的推理,以及从多个推理...
借助这些标签，LLaVA-o1将推理过程划分为四个明确的阶段：总结（Summary）、视觉解释（Caption）、逻辑推理（Reasoning）和结论生成（Conclusion）。与思维链提示不同，LLaVA-o1独立参与了这些连续阶段。不过需要提醒，在LLaVA-o1的推理过程中，前三个阶段都在内部处理（对用户隐藏），而最终结论阶段才是用户可以看到并...
Reasoning:模型系统地考虑问题的详细分析。在初始总结的基础上,LLaVA-CoT 进行结构化、逻辑推理以得出初步答案。 Conclusion:对答案进行简明总结,根据前面的推理提供最终答复。在这个最后阶段,LLaVA-CoT 根据前面的推理综合答案。在这里,结论阶段的输出是提供给用户的直接响应,而前三个阶段是代表 LLaVA-CoT 推理过程的...
题目:SpatialRGPT: Grounded Spatial Reasoning in Vision Language Model 名称:SpatialRGPT:视觉语言模型中的基础空间推理 论文:arxiv.org/abs/2406.0158 代码:anjiecheng.me/SpatialRG VLM-Tamp-Robot 题目:Guiding Long-Horizon Task and Motion Planning with Vision Language Models 名称:用视觉语言模型指导远程...
目前的通用MLLM重点在于推理reasoning,而非感知perception,为了获取来自LLM的收益,经常是将image token对齐到text。但对于OCR这样感知为主的场景,特别是文字密度较大时,只能通过增加image token来提升OCR能力。而且过去的这方面的工作以7b为主,而当需要增加一种语言,或场景的时候往往要重新预训练,这样成本就太高了,所以...
Multimodal Reasoning. 多模态推理对模型的感知、知识和推理技能要求更高,是评价 LVLM 集成能力的更合适的基准。 PCA-Bench 是一个具有错误定位的复杂体现推理基准,它具有自主驾驶、机器人和游戏三个不同的领域。 MME(Multimodal Model Evaluation):MME是一个用于评估多模态模型性能的数据集,其中包含了来自不同模态的...