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大型视觉语言模型是否掌握了艺术史?
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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
大规模视觉语言模型（LVLMs）在艺术品解释生成任务中遇到困难，需要整合语言和视觉信息。研究者提出了一个新任务，并提供了评估数据集和度量标准。他们还发布了一个训练数据集，以帮助LVLMs学习艺术品解释。数据集可在链接中找到。
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关键要点
- 大规模视觉语言模型（LVLMs）在艺术品解释生成任务中面临挑战。
- LVLMs需要整合语言和视觉信息以理解艺术品。
- 研究者提出了艺术品解释生成的新任务，并提供评估数据集和度量标准。
- 任务包括从图像和艺术品标题生成解释，以及仅使用图像生成解释。
- 研究发现LVLMs在整合语言和视觉信息方面存在困难，尤其是在仅从图像中获取知识时。
- 发布了一个训练数据集，以帮助LVLMs学习艺术品解释，数据集名为ExpArt（Explain Artworks）。
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