MMICL是解决图像与文本交叉多模态提示问题的方法，取得了新的最先进的零样本和少样本性能，并成功缓解了视觉-语言模型中的语言偏差问题。

MMICT：使用上下文示例提升多模态微调
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MMICL是一种解决图像与文本交叉多模态提示问题的方法，无需训练即可适应用户真实应用中的复杂提示。在视觉-语言任务中，MMICL取得了新的最先进的零样本和少样本性能，并成功缓解了语言偏差问题。

用于自拍视频中视觉语言模型的高效上下文学习
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MMICL是解决图像与文本交叉多模态提示问题的方法，取得了新的最先进的零样本和少样本性能，并成功缓解了视觉-语言模型中的语言偏差问题。

LION：赋能双层视觉知识的多模态大语言模型
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该文介绍了一种名为MMICL的模型，用于解决图像与文本交叉多模态提示的问题。该模型能够适应用户真实应用中复杂的提示，在广泛的视觉-语言任务中取得了新的最先进的零样本和少样本性能。

DeepSpeed-VisualChat：多轮多图像交互聊天通过多模态因果关注
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