研究通过结合目标检测和光学字符识别模型,提升多模态大型语言模型的图像理解能力,减少虚构现象。实验显示,该方法在视觉任务中提高性能,并在10个基准测试中有9个超越先进模型,平均得分提升12.99%。此研究推动了多模态理解领域的发展,并通过发布代码促进细粒度多模态对话能力的应用。
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