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利用推理启发式提示大型语言模型进行知识基础的视觉问答
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出PLRH框架，旨在提升大型语言模型在视觉问答中的表现。实验结果显示，PLRH在OK-VQA和A-OKVQA数据集上的性能分别提高了2.2和2.1个百分点，优于现有方法。
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关键要点
- 本研究提出PLRH框架，旨在提升大型语言模型在视觉问答中的表现。
- PLRH框架通过链式思维提示大型语言模型生成推理启发式。
- 实验结果显示，PLRH在OK-VQA和A-OKVQA数据集上的性能分别提高了2.2和2.1个百分点。
- PLRH优于现有方法，解决了知识基础视觉问答方法未能充分激活大型语言模型能力的问题。
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