冻结InstructBLIP可答性信号系统分析:判别能力弱
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冻结InstructBLIP可答性信号系统分析:判别能力弱
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AI 综述
Minjun Kim、Hyunmin Song和Changwon Lim发布论文,在UNK-VQA分层10K子集上系统评估冻结InstructBLIP识别视觉问答可回答性的信号,发现各信号判别能力较弱,测试AUROC主要处于0.50–0.54。 评估覆盖预测不确定性、跨模态对齐、视觉定位、视觉依赖、内部表示和学习探针。其中CLIP对齐的点估计最高,但在配对Bootstrap分析中未显著优于生成置信度。移除问题相关视觉证据虽明显改变答案置信度,却几乎不能区分可回答性。 作者称,在该设置下视觉依赖、不确定性、语义对齐和静态表示都不是可回答性的稳健独立代理信号。
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最新进展10月14日 12:00
冻结InstructBLIP可回答性信号系统分析:视觉依赖不等于可回答性报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月14日
- arXiv · cs.AI冻结InstructBLIP可回答性信号系统分析:视觉依赖不等于可回答性
Minjun Kim、Hyunmin Song和Changwon Lim系统评估冻结InstructBLIP识别视觉问答可回答性的信号,发现其判别能力较弱,测试AUROC主要处于0.50–0.54。研究基于UNK-VQA分层10K子集,CLIP对齐的点估计最高,但在配对Bootstrap分析中未显著优于生成置信度;移除问题相关视觉证据虽明显改变答案置信度,却几乎不能区分可回答性。
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