释放大型语言模型的潜力：洪水灾害场景下的无监督视觉问答（Zero-shot VQA）

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

基于大规模语言模型 CoT 链条提示的零样本 VQA 模型，通过构建 FFD-IQA 评估数据集，对洪水灾害进行损坏评估，并在复杂问题回答中展现了更好的性能。

本研究探讨了一种新的方法来创建先进的视觉问答（VQA）模型，并测试了七个基线和最新的VQA模型的组合。研究发现，创建大规模未来偏移数据集可以增强VQA模型的稳健性，使其适应时间分布的变化。

大型语言模型 大规模未来偏移数据集 无监督 稳定扩散 视觉问答模型
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