该文章介绍了一种新型的多模态大型语言模型Cheetah，通过智能控制知识重新注入模块和无标注跨注意力引导的反事实图像训练策略，实现了在复杂的纷繁视觉语言指令中的有效处理。该模型在I4基准测试中达到了零样本表现的最新水平，并与当前MME基准的最新指导优化模型相比具有竞争力的性能。

本文介绍了一种新型多模态大型语言模型Cheetah，通过智能控制知识重新注入模块和无标注跨注意力引导的反事实图像训练策略，在复杂的纷繁视觉语言指令中达到了I4中所有任务的零样本表现的最新水平，并具有竞争力的性能。

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本文评估了多模态大型语言模型的指导能力，并引入了I4基准测试。通过重新注入模块和无标注跨注意力引导的训练策略，实现了在复杂的视觉语言指令中有效处理的新型多模态大型语言模型Cheetah。该模型在I4中的零样本任务上表现出色，并与当前MME基准的最新指导优化模型相比具有竞争力的性能。