BriefGPT - AI 论文速递
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视觉与语言解码器是否平等使用图像和文本？它们的解释是否自洽？
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了视觉和语言模型在生成解释时的依赖程度，并评估了视觉和语言模型解码器的自我一致性。发现视觉和语言模型的自我一致性不如纯语言模型，对图像的贡献较小。对最新的视觉和语言模型解码器进行了基准测试，发现仍然存在困难现象。
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关键要点
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本研究探讨了视觉和语言模型在生成解释时的模态依赖程度。
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评估了视觉和语言模型解码器的自我一致性。
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发现视觉和语言模型的自我一致性不如纯语言模型。
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视觉模型对图像的贡献远小于文本的贡献，尤其在解释生成方面。
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在CoT解释设置中，这种差异尤为明显。
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对最新的视觉和语言模型解码器进行了基准测试。
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视觉和语言模型解码器在VALSE测试中仍面临许多困难现象。
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