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Defining Boundaries: Enhancing the Trustworthiness of Multimodal Large Language Models through the Power of Refusal
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种信息边界感知学习框架（InBoL），旨在提高多模态大语言模型（MLLMs）在面对信息不足时拒绝回答的准确性，从而增强其可信度。
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关键要点
- 本研究提出了一种信息边界感知学习框架（InBoL），旨在提高多模态大语言模型（MLLMs）在信息不足时拒绝回答的准确性。
- 该框架系统性地定义了拒绝回应的适用条件。
- 通过综合的数据生成流程和定制的训练策略，显著提高了模型在拒绝回答不足信息相关问题时的准确性。
- 研究旨在增强多模态大语言模型的可信度，解决其生成不准确信息的问题。
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