相信但要验证：程序化视觉语言模型评估

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-10-17T00:00:00Z

近期，多模态大型语言模型（MLLM）发展迅速，但常因单模态偏见在复杂任务中出错。研究者提出因果框架分析视觉问答（VQA）中的偏见，并设计因果图进行深入分析。基于此，推出包含12,000个VQA实例的MORE数据集，挑战MLLMs的多跳推理能力。提出“分解-验证-回答”策略和微调方法以减轻偏见，实验结果为未来研究提供了重要见解。