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解释 CLIP 在盲 / 低视能用户数据上的表现差异
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
大型多模态模型 (LMMs) 在为盲人或低视力用户提供自动视觉辅助方面具有潜力。通过实证评估 CLIP，在零样本分类任务中测试了 25 个 CLIP 变体，发现其在盲人用户捕获的图像上的准确性平均低了 15 个百分点。使用仅有 5 张图像进行少样本学习可以在某些情况下缓解 BLV 用户的 CLIP 的服务质量差异。
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关键要点
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大型多模态模型 (LMMs) 在为盲人或低视力用户提供自动视觉辅助方面具有潜力。
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通过实证评估 CLIP，测试了 25 个 CLIP 变体，发现其在盲人用户捕获的图像上的准确性平均低了 15 个百分点。
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CLIP 对图像内容、图像质量和文本内容的敏感性不足是导致准确性下降的原因。
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对三个常见的预训练数据集进行文本分析发现，残疾内容很少被提及。
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性能差异扩展到由 CLIP 支持的三个下游模型：OWL-ViT, CLIPSeg 和 DALL-E2。
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使用仅有 5 张图像进行少样本学习可以在某些情况下缓解 BLV 用户的 CLIP 的服务质量差异。
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讨论了一系列可能的缓解措施。
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