此时，CIDER、ANLS 以及 BLEU 等传统指标对于零样本评估而言可能过于严格。鉴于从 t-SNE 中观察到的嵌入的相似性 (图 1)，我们决定使用一个不同于以往的新评估指标: LAVE (LLM-Assisted VQA Evaluation，LLM 辅助 VQA 评估)，以期更好地评估模型在未见但语义相似的数据集上的泛化能力。图 3: Docmatix 和 Do...
即将模型推理的重心放在对特定区域和物体位置的理解上,而不是像传统LLM一样仅在语言空间中进行计算。 PixelLLM通过将每个输出单词密集对齐到像素位置,实现了细粒度的视觉理解能力。模型的实现也非常简单,作者仅在LLM输出的单词特征之后加入了一个轻量级的MLP,同时冻结LLM的权重参数,随后通过低秩微调(LoRA)方式对该MLP层...
然而,CLIP模型在较大知识库中检索正确实体的有限性能导致准确度分数略有下降。这是由于提供给MLLM的附加外部上下文中的噪声文本段落,这些文本段落与不同实体相关,通常不包含信息性内容。 结果证实了直接使用检索到的段落来增强预训练MLLM的有效性,并进一步强调了拥有一个好的实体检索模型以限制向MLLM提供不相关内容的...
在OK-VQA数据集上,该方法的准确率达到了61.2%,而在A-OKVQA数据集上,验证集准确率达到了58.6%,测试集准确率则达到了57.5%。 知识库和LLM相结合的方法 REVIVE: Regional Visual Representation Matters in Knowledge-Based Visual Question Answering 该方法利用图像的区域特征进行知识库中显式知识和LLM中隐式知识的检...
多模态大语言模型 (Multimodal Large Language Moodel, MLLM) 以其强大的语言理解能力和生成能力，在各个领域取得了巨大成功。在医学领域上，视觉问答 (VQA) 是医学多模态大语言模型的一项重要任务，它可以通过回答针对医学图像的具体临床问题，有效提高医疗专业人员的效率。这一类工作可以减轻公共卫生系统的负担，对于...
具体来说,我们对ViT和LLM使用模型并行技术。我们在附录中详细描述了更多的超参数。 表3:Qwen-VL多任务预训练数据详细信息。内部数据不包括来自阿里巴巴产品或服务的数据。 3.3 监督微调 在这个阶段,我们通过指令微调对Qwen-VL预训练模型进行了微调,以增强其遵循指令和对话能力,得到交互式的Qwen-VL-Chat模型。多模态...
Wiki-LLaVA: Hierarchical Retrieval-Augmented Generation for Multimodal LLMs (CVPR 2024)动机：WiKi-LLaVA框架专注于整合知识检索与生成，以提升多模态大型语言模型的表现。知识检索器返回与问题最相关的前k个文档，作为生成过程的辅助。训练：实验：实验结果：SnapNTell: Enhancing Entity-Centric Visual ...
问怎么去除霉菌，正确答案说这不是霉菌是苔藓不用管，但是因为现在的VLM都基于强LLM，所以就顺着问题说...
最近,来自北京大学等机构研究者提出了一种全新视觉语言大模型——Video-LLaVA,使得LLM能够同时接收图片和视频为输入。Video-LlaVA在下游任务中取得了卓越的性能,并在图片、视频的13个基准上达到先进的性能。这些结果证明了联合图片和视频一起训练能够促进LLM理解视觉表示。
LLaVA(Large Language and Vision Alignment)是一个结合了大型语言模型(LLM)和视觉理解能力的框架。它旨在通过视觉指令微调,实现更强大、更可行的多模态理解能力。LLaVA能够处理图像和文本输入,执行各种视觉和语言任务,如图像描述、视觉问答(VQA)、目标检测等。 2. VQA接口在LLaVA中的具体作用 VQA(Visual Question An...