BriefGPT - AI 论文速递
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iWISDM: 在大规模的多模态模型中评估指令遵循
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了VIM框架，用于评估多模态大语言模型在视觉指令跟随方面的表现。VIM通过将指令嵌入到视觉场景中，挑战了MLLMs的视觉解释能力。通过基准测试和上下文学习设置，发现开源的MLLMs与GPT-4V在指令跟随方面存在性能差异，提出了提高MLLMs能力的有希望方向。
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关键要点
- 介绍了VISUAL EMBEDDED INSTRUCTION (VIM)框架，用于评估多模态大语言模型在视觉指令跟随能力方面的表现。
- VIM通过将指令嵌入到视觉场景中，挑战了多模态大语言模型的视觉解释能力。
- VIM应用于不同的基准测试，包括VQAv2、MME、MM-Vet和RefCOCO系列。
- 通过零次尝试、一次尝试和对应尝试的上下文学习设置，探索不同的多模态大语言模型。
- 观察到开源的多模态大语言模型与GPT-4V之间存在显著的性能差异。
- 结果表明多模态大语言模型在视觉指令理解方面的能力尚需提高。
- 提出了提高多模态大语言模型在指令跟随能力方面的有希望方向。
- VIM旨在推动该领域的技术进展和进一步发展。
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