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.
VolDoGer: Bộ dữ liệu được LLM hỗ trợ cho việc khái quát hóa miền trong các tác vụ ngôn ngữ thị giác
Created by
Haebom
Tác giả
Juhwan Choi, Junehyoung Kwon, JungMin Yun, Seunguk Yu, YoungBin Kim
Phác thảo
VolDoGer là một bộ dữ liệu mới dùng cho việc khái quát hóa miền cho các tác vụ ngôn ngữ trực quan (tạo chú thích hình ảnh, trả lời câu hỏi trực quan và ẩn dụ trực quan). Các nghiên cứu trước đây về khái quát hóa miền cho các tác vụ ngôn ngữ trực quan bị hạn chế do thiếu các bộ dữ liệu phù hợp. VolDoGer giải quyết vấn đề này bằng cách sử dụng các kỹ thuật chú thích dữ liệu dựa trên LLM và xây dựng một bộ dữ liệu quy mô lớn. Nhiều mô hình khác nhau (từ các mô hình được tinh chỉnh đến các LLM đa phương thức tiên tiến) đã được đánh giá trên VolDoGer để phân tích hiệu suất khái quát hóa miền của chúng.
Takeaways, Limitations
•
Takeaways:
◦
Cung cấp một tập dữ liệu chuẩn để nghiên cứu khái quát hóa miền của các nhiệm vụ trực quan-lời nói
◦
Trình bày phương pháp xây dựng tập dữ liệu hiệu quả bằng kỹ thuật chú thích dữ liệu dựa trên LLM
◦
Thiết lập nền tảng cho việc phân tích so sánh hiệu suất tổng quát hóa miền của các mô hình khác nhau
•
Limitations:
◦
Cần phải xác nhận thêm về tính chính xác và độ tin cậy của chú thích dữ liệu dựa trên LLM.
◦
Cần có thêm phân tích về tính đa dạng và tính đại diện của miền dữ liệu VolDoGer.
◦
Có khả năng xảy ra sai lệch do cách tạo tập dữ liệu, tùy thuộc vào LLM cụ thể.
