Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới. Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận. Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.
Trong bài báo này, chúng tôi trình bày một nghiên cứu về VLM không bộ mã hóa (VLM) đang nhanh chóng thu hẹp khoảng cách hiệu suất với các mô hình ngôn ngữ thị giác (VLM) dựa trên bộ mã hóa. Chúng tôi phân tích một cách có hệ thống khoảng cách hiệu suất giữa VLM dựa trên bộ mã hóa thông thường và VLM không bộ mã hóa bằng cách sử dụng các bộ mã hóa thị giác được đào tạo trước, các bộ phân tích rời rạc và các hệ thống phân cấp thị giác tối thiểu, đồng thời khám phá sâu các tính năng của VLM không bộ mã hóa. Thông qua đó, chúng tôi phát triển một chiến lược hiệu quả tương đương với VLM dựa trên bộ mã hóa và trình bày một VLM không bộ mã hóa cải tiến, EVEv2.0. EVEv2.0 phân tách và nối kết thông tin thị giác và ngôn ngữ một cách phù hợp để giảm nhiễu liên phương thức, đồng thời sử dụng các chiến lược đào tạo để tối ưu hóa hiệu quả. Kết quả thực nghiệm chứng minh rằng EVEv2.0 thể hiện hiệu quả dữ liệu tuyệt vời và khả năng suy luận thị giác mạnh mẽ.
Takeaways, Limitations
•
Takeaways:
◦
Trình bày một chiến lược hiệu quả để cải thiện hiệu suất của VLM không có bộ mã hóa
◦
Đề Xuất cấu trúc mô hình và chiến lược đào tạo để giảm thiểu sự can thiệp liên phương thức
◦
Phát triển mô hình EVEv2.0 với hiệu quả dữ liệu tuyệt vời và khả năng suy luận trực quan
◦
Giúp giảm khoảng cách hiệu suất với các mô hình dựa trên bộ mã hóa
•
Limitations:
◦
Không có tài liệu tham khảo cụ thể nào về __T8509_____ trong mô hình EVEv2.0 được trình bày trong bài báo này.
◦
Cần phải có thêm phân tích so sánh với các VLM không có bộ mã hóa hiện đại khác.
◦
Cần đánh giá thêm về hiệu suất tổng quát trong nhiều nhiệm vụ ngôn ngữ thị giác khác nhau.
