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Noticias de vlm
2 noticias · De más nuevas a más antiguas.
arXiv Computer Science AIDescubriendo la adulación visual y las creencias divididas en VLMs
Se presenta un marco de diagnóstico de tres capas para evaluar cómo los Modelos de Lenguaje-Visión (VLMs) manejan entradas de imagen enmascaradas. El estudio clasifica las respuestas en cuatro modos, incluyendo Adulación Visual, Atajo Lingüístico, Ceguera Perceptual y Rechazo Robusto. Se encontró que el 28.1% de los modelos son de Adulación Visual, y que el escalado dentro de la generación afecta estos modos, aunque la generación más reciente tiende a eliminar la Adulación Visual.
¿Qué se transfiere del texto a la visión? Leyes de escalado de capacidad y dinámicas de transferencia para VLMs
Se propone la Ley de Escalado Multimodal Basada en la Capacidad para predecir la precisión de los Modelos de Lenguaje-Visión (VLM) basándose en la capacidad textual observable de los LLM. El estudio demuestra que esta ley extrapola con precisión la tasa de transferencia de modelos y predice trayectorias de entrenamiento de VLM con alta fidelidad. El marco busca transformar la selección de la base de modelo (backbone) en una decisión cuantitativa y fundamentada.