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原標題：新王加冕，GPT-4V 屠榜視覺問答

關鍵字：知識,視覺,能力,上下文,問題

文章來源：夕小瑤科技說

內容字數：11469字

內容摘要：夕小瑤科技說 原創作者 | 智商掉了一地、Python當前，多模態大型模型（Multi-modal Large Language Model, MLLM）在視覺問答（VQA）領域展現了卓越的能力。然而，真正的挑戰在于知識密集型 VQA 任務，這要求不僅要識別視覺元素，還需要結合知識庫來深入理解視覺信息。本文對 MLLM，尤其是近期提出的 GPT-4V，從理解、推理和解釋等方面進行了綜合評估。結果表明，當前開源 MLLM 的視覺理解能力在很大程度上落后于 GPT-4V，尤其是上下文學習能力需要進一步提升。并且，在廣泛的常識類別中，GPT-4V 的問答水平也是明顯領先的。▲圖1 知識密集型視覺問答（VQA）任務的評估框架如圖 1 所示，該框架從三個維度進行了深入評估：常識知識：評估模型如何理解視覺線索并與常識知識聯系;精細化的世界知識：測試模型從圖像中推理出特定專業領域知識的能力；具有決策基礎…

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作者簡介：更快的AI前沿，更深的行業洞見。聚集25萬AI應用開發者、算法工程師和研究人員。一線作者均來自清北、國外頂級AI實驗室和互聯網大廠，兼備媒體sense與技術深度。