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如何（不）为 VQA 集成 LVLMs
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
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本文研究了大规模视觉-语言模型的集成方法。
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作者从不同类型的模型中选择多种模型来解决任务。
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所选模型包括基本的LVLMs、包含图注的模型和借助镜头检索的模型。
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这些模型在直观上具有高度互补性，适合用于集成。
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实验结果显示，集成模型的准确率从48.8%提升至67%。
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集成模型的创建具有实质性增益，值得进行深入研究。
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