通过模型选择实现鲁棒的多模式推理
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。我们提出了一个名为 $ extit {M}^3$ 框架的插件,用于提高多模态代理在多步推理中的模型选择和鲁棒性,同时创建了一个新的数据集 MS-GQA,用于研究多模态代理中的模型选择挑战,并通过实验证明我们的框架能够动态地选择模型,考虑用户输入和子任务之间的依赖关系,从而增强整体推理过程的鲁棒性。
该研究评估了多模态指导调优方法在多项任务中的性能,揭示了将多模态能力融入大型语言模型时的架构选择的关键见解。然而,当前方法存在局限性,未能充分解决多样的多模态指导数据集需求和生成响应的真实性和事实性问题。这些发现为利用多模态版本的大型语言模型提供了有价值的指导。