这张图片有几只独角兽？一项用于视觉语言模型的安全评估基准

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

该研究聚焦于 Vision LLMs（VLLMs）在视觉推理中的潜力，从评估性能转移到引入了全面的安全评估套件，包括分布外泛化和对抗鲁棒性。

本文研究了大规模多模态数据上预训练的Vision-and-Language (V&L)模型在视觉问答(VQA)任务中的性能问题。通过全面评估两种预训练模型在不同设置下的性能，发现生成模型对数据分布变化不太敏感，并在测试基准中表现更好。同时，多模态预训练可以提高OOD性能。此外，重新审视了自动VQA评估度量的假设，并证明其严格性会反复惩罚模型的正确响应。

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