Generalizing Visual Reasoning from Simple to Hard: Can We Mitigate Modality Imbalance in Visual Language Models?

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内容提要

本研究探讨了视觉语言模型(VLMs)在多步推理任务中的不足,并提出了一种评估其视觉推理能力的框架。研究表明,显式的图像到文本转换对任务的泛化能力至关重要。

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关键要点

  • 本研究探讨了视觉语言模型(VLMs)在多步推理任务中的不足。
  • 提出了一种评估VLMs视觉推理能力的框架。
  • 研究表明,显式的图像到文本转换对任务的泛化能力至关重要。
  • 分析了训练策略对简单和困难任务的影响。
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