BriefGPT - AI 论文速递
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V*: 多模态 LLMs 中的核心机制：引导的视觉搜索
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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VISUAL EMBEDDED INSTRUCTION (VIM)框架，用于评估多模态大语言模型(MLLMs)在视觉指令跟随能力方面的表现。通过将指令嵌入到视觉场景中，VIM对MLLMs提出挑战，需要强大的视觉解释能力。观察到开源的MLLMs与GPT-4V之间存在性能差异，提出了提高MLLMs在指令跟随方面能力的有希望方向。目标是推动该领域的技术进展和发展。
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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(MLLMs)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MLLMs，需要强大的视觉解释能力。
- VIM应用于不同的基准测试，包括VQAv2、MME、MM-Vet和RefCOCO系列。
- 探索了三种不同的上下文学习设置：零次尝试、一次尝试和对应尝试。
- 观察到开源的MLLMs与GPT-4V之间存在显著的性能差异，表明视觉指令理解能力不足。
- 结果突出了提高MLLMs在指令跟随方面能力的有希望方向。
- 目标是通过VIM推动该领域的技术进展和发展。
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