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Dysca: LVLMs 感知能力评估的动态可扩展基准
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出了两种策略来减轻大型视觉-语言模型（LVLMs）中的偏见，并实验证明这些策略有效减轻偏见，生成更有用和准确的插图。
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关键要点
- 本研究提出了两种策略来减轻大型视觉-语言模型中的偏见。
- 生成的内容存在显著的偏见，主要受到底层大型语言模型的影响。
- 提出的第一种策略是通过仿射变换进行“校准”，调整输出分布以减轻偏见。
- 第二种策略是“去偏抽样”，借鉴对比解码方法，适用于更复杂的开放式生成任务。
- 研究揭示了LVLMs在不同解码配置下的不稳定性，并通过系统性探索提高了性能。
- 实验证明了提出的策略在减轻偏见方面的有效性，生成更有用和准确的插图。
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