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VL-GLUE：一套基础但具有挑战性的视语推理任务
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究表明，现有的视觉语言模型在视觉推理和一致性方面存在不足。为此，提出了一个两阶段训练框架：首先用自动生成的推理样本进行微调，然后结合反馈增强训练来提升性能。实验结果证明该方法有效。
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关键要点
- 现有的视觉语言模型在视觉推理和一致性方面存在不足。
- 评估显示即使是表现最佳的模型也无法展示强大的视觉推理能力。
- 提出了一个两阶段训练框架以提高VLMs的推理性能和一致性。
- 第一阶段使用LLMs自动生成的逐步推理样本进行监督微调。
- 第二阶段结合LLMs提供的反馈来增强训练过程。
- 实验结果证明该方法在推理性能和一致性方面有效。
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