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利用大型语言模型改进自动 VQA 评估
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了Vision-and-Language模型在视觉问答任务中的样本分布偏移问题，证明生成模型对数据分布变化不敏感，并在测试基准中表现更好。同时，多模态预训练可以提高OOD性能。此外，本文重新审视了自动VQA评估度量的假设，并证明它们会反复惩罚模型的正确响应。
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关键要点
- 研究了Vision-and-Language模型在视觉问答任务中的样本分布偏移问题。
- 生成模型对数据分布变化不敏感，并在测试基准中表现更好。
- 多模态预训练可以提高OOD性能。
- 重新审视了自动VQA评估度量的假设，证明其严格性会反复惩罚模型的正确响应。
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