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VIM：用于视觉嵌入式指令跟随的多模态大语言模型探测
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了一个新的框架VISUAL EMBEDDED INSTRUCTION (VIM)，用于评估多模态大语言模型 (MLLMs) 在视觉指令跟随能力方面的表现。通过将指令嵌入到视觉场景中，VIM 对 MLLMs 提出挑战，对指令跟随需要强大的视觉解释能力。作者将 VIM 应用于不同的基准测试，并观察到开源的 MLLMs 与 GPT-4V 之间存在显著的性能差异。作者的目标是通过 VIM 推动该领域的技术进展和发展。
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关键要点
- 介绍了VISUAL EMBEDDED INSTRUCTION (VIM)框架，用于评估多模态大语言模型(MLLMs)的视觉指令跟随能力。
- VIM通过将指令嵌入视觉场景中，挑战MLLMs，要求其具备强大的视觉解释能力。
- VIM应用于多个基准测试，包括VQAv2、MME、MM-Vet和RefCOCO系列，探索不同的MLLMs。
- 观察到开源MLLMs与GPT-4V之间存在显著性能差异，表明其在视觉指令理解方面的能力不足。
- 结果强调了提高MLLMs在指令跟随能力方面的潜在方向。
- 目标是通过VIM推动该领域的技术进展和进一步发展。
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