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Enhancing Compositional Reasoning in Vision-Language Models with Synthetic Preference Data

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内容提要

本研究提出了一种新方法SCRAMBLe，旨在提升多模态大语言模型（MLLMs）的组合推理能力。通过训练模型区分正确与错误的图像标题，该方法在多个视觉语言基准测试中显著提高了性能，并对一般问题回答任务产生了积极影响。

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标签

SCRAMBLe models 图像标题 多模态大语言模型 组合推理 视觉语言基准
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