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有选择性地回答视觉问题
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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
研究人员发现，多模态模型在视觉任务中的表现更准确。他们提出了一种结合了两种方法优点的校准评分。
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关键要点
- 大型多模态模型在视觉任务中表现出前所未有的精确性。
- 这些模型对帮助盲人或视障人士提供准确答案至关重要。
- 模型的校准和不确定性量化对于有选择性地回答问题或请求澄清非常重要。
- 研究分析了多模态模型在上下文学习中的 VQA 校准方法和度量。
- 结果显示，视觉模型的可能性得分比纯文本模型更为校准。
- 基于采样的方法通常表现更优，但没有明确的赢家。
- 提出了 Avg BLEU，这是一种结合了采样和可能性方法优点的校准评分。
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