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无需参数访问！CMU用大模型自动优化视觉语言提示词 | CVPR’24
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原文中文，约2800字，阅读约需7分钟。
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内容提要
卡内基梅隆大学提出了一种新型黑盒优化策略，利用大语言模型自动调整视觉语言模型的提示词，无需访问模型参数。这种方法提高了优化的灵活性和速度，适用于多种视觉任务，并在多个数据集上超越传统方法。研究表明，该策略能够有效捕捉视觉特性，生成高质量图像，具有广泛的应用潜力。
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关键要点
- 卡内基梅隆大学提出了一种新型黑盒优化策略，利用大语言模型自动调整视觉语言模型的提示词。
- 该方法无需访问模型参数，提高了优化的灵活性和速度，适用于多种视觉任务。
- 传统的白盒优化方法难以实施，因为视觉语言模型的参数和权重不公开。
- CMU团队的方法通过大语言模型自动优化提示词，利用正负反馈进行调整。
- 实验结果显示，该方法在多个视觉识别数据集上超越了传统的白盒优化方法。
- 在文本到图像生成任务中，ChatGPT能够自动优化提示词，生成高质量图像。
- 提示反演技术可以根据现有图像反推生成模型输入提示词，帮助用户快速定制图像效果。
- 黑盒优化方法展示了广泛的应用潜力，未来可应用于实时监控、自动驾驶、智能医疗等领域。
- 团队成员包括刘士弘、林之秋和Deva Ramanan教授，他们在计算机视觉和人工智能领域具有丰富的研究背景。
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