通过混合偏好优化提高多模态大型语言模型的推理能力

本研究针对现有多模态大型语言模型在推理能力方面的不足，提出了一种新的混合偏好优化方法，以增强其多模态推理能力。研究结果表明，所提模型在多个基准测试中表现出色，特别是在多模态推理任务中显示出显著的性能提升，这为进一步推进多模态大型语言模型的发展提供了新的思路。