借助知识注入和指导增强法院视图生成
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。Knowledge Injection and Guidance (KIG) is a novel approach that combines Pretrained Language Models (PLMs) with domain knowledge to enhance Court View Generation (CVG), outperforming established...
本文介绍了一种名为Causal-CoG的方法，用于解决多模态语言模型在视觉问答任务中难以提供准确回答的问题。该方法通过生成上下文信息，并利用因果关系进行上下文选择，提高了模型的有效性。实验证明，Causal-CoG在多个基准测试中的表现超过了现有方法。作者希望该方法能够促进对多模态模型中上下文知识的研究，并成为多模态语言模型解码的即插即用策略。
