You May Speak Freely: Improving the Fine-Grained Visual Recognition Capabilities of Multimodal Large Language Models with Answer Extraction
你可能可以自由发言:通过答案提取提升多模态大语言模型的细粒度视觉识别能力
机构 * University of Massachusetts, Amherst(马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校) ; Brown University(布朗大学)
专题命中 效率与部署 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);LLM(abstract);分类 cs.CL
AI总结 本文提出nlg2choice方法,通过两阶段策略提升多模态大语言模型在细粒度视觉识别任务中的表现,通过开放性问题和受限解码提高检索效率。
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