语言模型的视觉检查
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。文中系统评估了大型语言模型（LLMs）生成和识别各种复杂视觉概念的能力，并展示了如何使用文本模型训练初步的视觉表示学习系统。实验结果表明，通过精确地建模字符串，语言模型可以在视觉世界的多个方面展现出作用，同时使用文本模型生成的图像进行的自监督视觉表示学习实验突显了仅借助 LLMs 能够训练具备语义评估能力的视觉模型的潜力。
本文介绍了一种使用可缩放矢量图形（SVG）格式处理图像的新方法，弥合了视觉和文本模态之间的鸿沟，提高了语言模型对图像的理解和操作能力。通过简单的图像分类、生成和上下文学习，展示了该方法在鉴别性和生成性任务上的潜力，以及对分布偏移的鲁棒性和上下文学习能力的提高。
