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RelationVLM: 构建大型视觉 - 语言模型以理解视觉关系
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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
大规模视觉语言模型（LVLMs）在艺术品解释生成任务中存在困难，需要整合语言和视觉信息。研究者提出了一个新任务，并发布了相应的评估数据集和训练数据集。LVLMs 在仅从图像中获取知识方面存在限制。
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关键要点
- 大规模视觉语言模型（LVLMs）能够从图像和说明中生成文本，展现出先进的文本生成和理解能力。
- LVLMs 在理解解释图像所需的知识和复杂关系方面存在不足。
- 研究者提出了艺术品解释生成任务，并提供了评估数据集和度量标准。
- 该任务包括从图像和艺术品标题生成解释，以及仅使用图像生成解释。
- 研究发现 LVLMs 在整合语言和视觉信息方面存在困难，且在仅从图像中获取知识方面的限制更明显。
- 发布了一个训练数据集，以帮助 LVLMs 学习艺术品的解释。
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