BriefGPT - AI 论文速递
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VisLingInstruct: 用自主指令优化提升多模式语言模型中的零样本学习
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了VIM框架，用于评估多模态大语言模型在视觉指令跟随能力方面的表现。VIM通过将指令嵌入到视觉场景中，挑战了MLLMs。作者应用VIM于基准测试，发现开源的MLLMs与GPT-4V之间存在显著性能差异。作者旨在通过VIM推动该领域的技术进展。
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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在视觉指令跟随能力方面的表现。
- VIM通过将指令嵌入到视觉场景中，挑战多模态大语言模型的视觉解释能力。
- VIM应用于多个基准测试，包括VQAv2、MME、MM-Vet和RefCOCO系列。
- 研究中使用了零次尝试、一次尝试和对应尝试三种不同的上下文学习设置。
- 发现开源的多模态大语言模型与GPT-4V之间存在显著的性能差异。
- 结果表明，当前多模态大语言模型在视觉指令理解方面的能力仍需提高。
- 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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