从自省到最佳实践：多模态情景学习中示范的原则分析
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。通过对多种规模模型在广泛的新任务上进行系统而有原则的评估，我们展示了多模态在上下文学习中的不同影响，并通过模态驱动的示范策略提高了性能。我们的分析为理解多模态上下文学习中示范的作用提供了全面的方法，并为改进多模态上下文学习提供了启示。
该论文介绍了一种新的上下文学习机制，In-Image Learning（I²L），通过将示范示例、视觉线索和指令结合到一张图像中，增强了GPT-4V的能力。实验测试了I²L在复杂多模态推理任务中的有效性以及对语言幻觉和视觉错觉的缓解作用，并探讨了图像分辨率、示范示例数量和位置对I²L有效性的影响。
