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利用大型语言模型改进自动 VQA 评估

💡 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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标签

Vision-and-Language模型 多模态预训练 大型语言模型 样本分布偏移 自动VQA评估度量 视觉问答任务
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