GPT-4V (ision) 对分布偏移适应程度如何进行初步研究

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深入研究了 GPT-4V 在各种数据分布转变下的适应性和泛化能力,并评估了其在动态环境中的鲁棒性,在 13 个不同领域的数据集上进行了零 - shot 泛化实验,探讨了它在受控数据扰动下的适应能力,并研究了上下文学习作为提高其适应性的工具的效果。研究结果揭示了 GPT-4V 在面对数据分布转变时的能力边界,对其在各种场景下的优点和局限性有了更清晰的认识。

本研究评估了GPT-4V在不同数据分布下的适应性和泛化能力,并研究了其在动态环境中的鲁棒性。通过13个不同领域的数据集进行了零-shot泛化实验,研究结果揭示了GPT-4V在面对数据分布转变时的能力边界。

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