视觉语言模型校准的关键因素的实证研究

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内容提要

本研究探究了不同架构、数据集和训练策略下视觉语言模型(VLMs)的校准性能,并发现温度缩放显著改善了校准性能。实验结果强调了在关键实际场景中理解和应用VLMs的重要性,旨在更可靠、有效地使用VLMs。

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