通过大型语言模型和推理问题提示改进零样本视觉问答
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。通过生成推理问题提示,为零样本情景中的大型语言模型在零样本视觉问答任务中的问题回答问题选择和生成保持完整性、语义合理性和句法不变性,从而显著提高了大型语言模型在零样本情景中的性能。
该研究提出了一种多模态框架,使用语言指导来提高图像问题回答的准确性。通过在多个数据集上进行基准测试,发现语言指导可以显著提高模型的性能。
通过生成推理问题提示,为零样本情景中的大型语言模型在零样本视觉问答任务中的问题回答问题选择和生成保持完整性、语义合理性和句法不变性,从而显著提高了大型语言模型在零样本情景中的性能。
该研究提出了一种多模态框架,使用语言指导来提高图像问题回答的准确性。通过在多个数据集上进行基准测试,发现语言指导可以显著提高模型的性能。