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CausalVLBench：大型视觉语言模型中的视觉因果推理基准测试

Created by
  • Haebom

作者

阿尼什·科曼杜里 (Aneesh Komanduri)、卡鲁纳·拜拉 (Karuna Bhaila)、吴欣涛

大纲

本文介绍了 CausalVLBench，这是一个用于评估大规模视觉语言模型 (LVLM) 因果推理能力的基准测试集，该模型将大规模语言模型 (LLM) 与视觉输入相结合。CausalVLBench 涵盖三个代表性任务：因果结构推理、干预目标预测和反事实预测，并评估了最先进的开源 LVLM 的性能。本研究旨在识别现有 LVLM 的局限性，并提出提升视觉因果推理能力的新研究方向。

Takeaways, Limitations

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Takeaways：
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我们提供了一个新的基准来评估 LVLM 的视觉因果推理能力。
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确定尖端开源 LVLM 的优势和劣势。
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这促使人们研究提高 LVLM 的视觉因果推理能力。
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Limitations：
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在三个因果表示学习数据集上评估了 LVLM 的性能。
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需要进一步研究来确定基准结果是否可以推广到所有 LVLM 模型。
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没有提出新的研究方向或范式的具体建议。
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