如何（不）为 VQA 集成 LVLMs
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。这篇论文研究了大规模视觉 - 语言模型（LVLMs）时代的集成方法。在近期的百科问答研究中，作者们从不同类型的模型中选择了多种模型来解决任务：从基本的 LVLMs，到包含图注作为额外上下文的模型，再到借助镜头检索维基百科页面的模型。这些模型在直观上具有高度互补性，理论上非常适合用于集成。事实上，一个理想的实验结果表明了准确率从 48.8%（最好的单一模型）到...
本文研究了大规模视觉-语言模型的集成方法，通过选择具有高度互补性的多种模型来解决任务，实验结果表明集成模型的准确率潜在提升很大。
