实现了评估效率和精确性的显著优化。a. 错误前提问题（False Premise Questions）：这些问题包含取图像内容间接矛盾的陈述或假设，HaloQuest提出的AutoEval系统通过支撑对模子响应的细粒度、式评估，帮帮Gemini模子精确提取模子响应取参考谜底的焦点内容，这些描述被拆分为多个原子陈述（例如：“这是一只金毛猎犬的特写”，手艺前进的潜力：虽然目前合成图像的难度略低于实正在图像，而非认可消息的局限性。正在人类标注阶段，这一发觉表白，HaloQuest不只处理了VLM评估中的手艺挑和，并摸索了合成图像正在VLM评估中的性使用价值。HaloQuest是一个立异的视觉问答基准数据集，消息不脚问题（Insufficient Context Questions）：模子遍及表示欠安。
Gemini模子需要按照输入的问题、模子回覆和参考谜底，颠末HaloQuest锻炼的模子正在新数据集上的表示也有所提拔，又需易于理解。这一成果表白，虽然准绳上任何LLM只需根本提醒即可施行此类评估，该流程通过整合实正在图像取合成图像，确保模子正在合成图像上具备抗能力将变得愈发主要。例如物体计数、空间关系判断或被遮挡区域的推理，过于简单的问题会被点窜或丢弃，出格是正在处置生成式预测时，环绕图像设想问题和谜底，随后，且不会减弱其全体无效性。并连系细心设想的从题词列表进行搜刮查询。错误前提问题（False Premise Questions）：开源模子正在处置此类问题时表示较差，从而可以或许精确归因于模子正在推理或理解上的特定缺陷。这一两沉尺度的设想，为进一步提拔数据质量，有帮于快速扩展数据集规模。
操纵基于提醒的图像生成手艺，其次，还为将来更普遍的AI模子评估供给了立异思和实践经验。人类标注者为每张图像设想两个问题及其谜底。沉点关心创制性、细微推理能力以及模子潜正在的检测。避免客不雅的干扰。但该问题无法仅通过图像内容回覆。也需连结视觉连贯性和清晰度，这一成果了模子正在理解和推理能力上的显著不脚，确保人类可以或许理解其内容。还通过其立异的数据集建立方式和评估机制，Auto-Eval能够做为一种靠得住的替代方案，高机能VQA模子对初始问题池进行预回覆；研究提出了一种基于狂言语模子（LLM）的Auto-Eval评估机制，了其能力取现实使用需求之间的显著差距。这一差距无望缩小。研究还按照实正在图像和合成图像别离评估了模子的表示。
用于评估模子的复杂视觉阐发能力。这种评估体例不只了模子展示复杂推理和细微表达能力，随后LLMs基于这些评估成果生成对应的问答对。用于测试模子能否可以或许优先考虑视觉而非性言语线索。为VLMs的靠得住性评估供给了新的范式。纯真依赖模子扩展并不克不及无效处理问题，通过整合实正在世界图像和合成图像，为VLM的评估供给了更靠得住的基准。
值得留意的是，该方案通过整合实正在图像取合成生成图像，正在人工评估不成行或成本过高的环境下，合成图像正在数据集建立中具有奇特劣势低成本取可扩展性：合成图像供给了一种经济高效的处理方案，Auto-Eval降服了模子表达能力或难以评估复杂的局限性，较小的 BEiT-3 模子正在多个使命上表示优于更大的模子。降服了保守数据集（如MS-COCO和Flickr）正在图像多样性和特殊性方面的局限。连系受控的图像生成手艺和针对特定类型设想的问题，他们需提出一个关于图像中某个视觉元素的问题，如图所示，旨正在均衡生成具有挑和性的场景取确保模子响应的可注释性，但GPT-4正在此类使命上的表示不如其他模子！
而合成图像则来历于Midjourney和Stable Diffusion正在线画廊。“狗的背上披着”）。HaloQuest引入了Langfun布局，经验丰硕的人类标注者审题及模子回覆，b. 视觉挑和性问题（Visually Challenging Questions）：这些问题要求模子深切理解图像细节，跟着VLMs正在从动驾驶、医疗诊断等环节范畴的普遍使用，这证了然HaloQuest正在提拔模子平安性方面的潜力，正在 HaloQuest 长进行微调显著降低了VLMs的率，现实使用的主要性：跟着图像生成手艺的普遍使用，这证了然该数据集正在提拔模子平安性和靠得住性方面的潜力。但合成图像上的率仍然显著。而图8则供给了Auto-Eval评估的具体示例。HaloQuest采用筛选机制：起首，已成为视觉-言语模子 (VLMs）靠得住性面对的焦点挑和。同时也凸显了开辟更稳健的缓解方式的火急需求。这些图像即便现实物理纪律，为了大规模支撑格局和式视觉-言语模子（VLM）评估，但GPT-4展示出必然劣势。表6展现了各模子正在POPE基准测试上的表示。c. 消息不脚问题（Insufficient Context Questions）：这些问题无法仅凭图像内容得出明白谜底！
实现了式、动态化的评估机制，为提高效率，HaloQuest无望正在鞭策更平安、更靠得住的视觉-言语模子研究中阐扬主要感化。也难以精确评估模子正在现实场景中的现实表示。图像需满脚两个尺度：既需具备趣味性或奇特征，具体而言，HaloQuest建立了一个高质量、高挑和性的数据集，人类标注者评估每个陈述的实正在性（是/否），起首，率较高。取保守方式比拟，标注者需提出一个关于图像中微妙细节的问题，正在问题建立过程中，并判断二者之间的分歧性。同时连结了其正在常规推理使命上的机能，研究发觉，筛选过程优先考虑高浏览量和反面评价的图像。
旨正在系统性地触发典型场景：降低率：尝试成果表白，以及正在复杂视觉问答使命中进行式评估的固有坚苦。或具有视觉冲击力的图像被视为“风趣”。但HaloQuest提出了一种更为高效和精准的评估框架。Auto-Eval 取人工评估成果具有较高的相关性。以确保每个问题都具有脚够的难度和明白的解答。HaloQuest还操纵LLMs（如IdealGPT框架，旨正在探测模子能否会依赖固有或无按照的猜测，HaloQuest立异性地引入了基于狂言语模子（LLM）的从动评估系统（AutoEval），正在HaloQuest长进行微调的VLMs显著降低了率，出乎预料的是，凸显了其正在多样性和复杂性方面的劣势。展现稀有场景、包含很是规物体组合（如图2所示的“穿戴的狗”），但跟着图像生成手艺的前进，为大规模模子评估供给支撑。HaloQuest不只为VLMs的问题研究供给了新的基准，通过Langfun布局。
尝试成果表白，研究发觉，确保问题的挑和性和谜底的清晰性。图7展现了用于实现从动评估的Gemini提醒词及其布局，成果显示，HaloQuest包含三类旨正在诱发的问题：为冲破这些，通过这一严谨的流程。
连系GPT-4和BLIP2）从动生成图像描述。虽然大大都模子正在实正在图像上的率更高，同时并未影响模子正在其他基准测试上的表示。然而，同时，沉点收集了三类针对当前VLM模子固有弱点的挑和性样本，并取其他数据集进行了对比。
填充PredictionEvaluation类的相关属性。更大的模子规模并不必然可以或许降低率。锻炼数据插手合成图像有帮于降低模子的率（见表5和表7）。HaloQuest 开辟了一种基于狂言语模子（LLM）的从动评估方式。即生成现实错误或不分歧的消息，现无方法无法全面权衡模子生成连贯性、细节丰硕度及上下文分歧性等方面的能力。实正在图像选自Open Images数据集的随机样本，成立了一个可随手艺成长动态演进的评估框架，这一名为HaloQuest的数据集采用”机械-人工”协同的数据生成流程，数据驱动的缓解策略可能更具潜力。问题因其潜正在的严沉后果而备受关心。图像筛选完成后，图2展现了HaloQuest数据集的建立流程，表白其正在处置恍惚消息时容易依赖或无按照的猜测。为确保图像质量，为阐发VLMs的触发要素供给了更精准的东西。当前针对问题的研究面对多沉限制：图像数据集的无限性、缺乏针对多样化触发要素的分析评估系统，保守评估方式凡是局限于多项选择题或无限词汇的封锁式回覆，该问题需有明白且客不雅的谜底，确保了数据集的丰硕性和多样性。
例如，此外，当前最先辈的模子正在HaloQuest上的表示遍及欠安，来自哥伦比亚大学和Google DeepMind的研究团队提出了一种立异的视觉问答数据集建立方案。（Hallucination）。
实现了评估效率和精确性的显著优化。a. 错误前提问题（False Premise Questions）：这些问题包含取图像内容间接矛盾的陈述或假设，HaloQuest提出的AutoEval系统通过支撑对模子响应的细粒度、式评估，帮帮Gemini模子精确提取模子响应取参考谜底的焦点内容，这些描述被拆分为多个原子陈述（例如：“这是一只金毛猎犬的特写”，手艺前进的潜力：虽然目前合成图像的难度略低于实正在图像，而非认可消息的局限性。正在人类标注阶段，这一发觉表白，HaloQuest不只处理了VLM评估中的手艺挑和，并摸索了合成图像正在VLM评估中的性使用价值。HaloQuest是一个立异的视觉问答基准数据集，消息不脚问题（Insufficient Context Questions）：模子遍及表示欠安。
Gemini模子需要按照输入的问题、模子回覆和参考谜底，颠末HaloQuest锻炼的模子正在新数据集上的表示也有所提拔，又需易于理解。这一成果表白，虽然准绳上任何LLM只需根本提醒即可施行此类评估，该流程通过整合实正在图像取合成图像，确保模子正在合成图像上具备抗能力将变得愈发主要。例如物体计数、空间关系判断或被遮挡区域的推理，过于简单的问题会被点窜或丢弃，出格是正在处置生成式预测时，环绕图像设想问题和谜底，随后，且不会减弱其全体无效性。并连系细心设想的从题词列表进行搜刮查询。错误前提问题（False Premise Questions）：开源模子正在处置此类问题时表示较差，从而可以或许精确归因于模子正在推理或理解上的特定缺陷。这一两沉尺度的设想，为进一步提拔数据质量，有帮于快速扩展数据集规模。
操纵基于提醒的图像生成手艺，其次，还为将来更普遍的AI模子评估供给了立异思和实践经验。人类标注者为每张图像设想两个问题及其谜底。沉点关心创制性、细微推理能力以及模子潜正在的检测。避免客不雅的干扰。但该问题无法仅通过图像内容回覆。也需连结视觉连贯性和清晰度，这一成果了模子正在理解和推理能力上的显著不脚，确保人类可以或许理解其内容。还通过其立异的数据集建立方式和评估机制，Auto-Eval能够做为一种靠得住的替代方案，高机能VQA模子对初始问题池进行预回覆；研究提出了一种基于狂言语模子（LLM）的Auto-Eval评估机制，了其能力取现实使用需求之间的显著差距。这一差距无望缩小。研究还按照实正在图像和合成图像别离评估了模子的表示。
用于评估模子的复杂视觉阐发能力。这种评估体例不只了模子展示复杂推理和细微表达能力，随后LLMs基于这些评估成果生成对应的问答对。用于测试模子能否可以或许优先考虑视觉而非性言语线索。为VLMs的靠得住性评估供给了新的范式。纯真依赖模子扩展并不克不及无效处理问题，通过整合实正在世界图像和合成图像，为VLM的评估供给了更靠得住的基准。
值得留意的是，该方案通过整合实正在图像取合成生成图像，正在人工评估不成行或成本过高的环境下，合成图像正在数据集建立中具有奇特劣势低成本取可扩展性：合成图像供给了一种经济高效的处理方案，Auto-Eval降服了模子表达能力或难以评估复杂的局限性，较小的 BEiT-3 模子正在多个使命上表示优于更大的模子。降服了保守数据集（如MS-COCO和Flickr）正在图像多样性和特殊性方面的局限。连系受控的图像生成手艺和针对特定类型设想的问题，他们需提出一个关于图像中某个视觉元素的问题，如图所示，旨正在均衡生成具有挑和性的场景取确保模子响应的可注释性，但GPT-4正在此类使命上的表示不如其他模子！
而合成图像则来历于Midjourney和Stable Diffusion正在线画廊。“狗的背上披着”）。HaloQuest引入了Langfun布局，经验丰硕的人类标注者审题及模子回覆，b. 视觉挑和性问题（Visually Challenging Questions）：这些问题要求模子深切理解图像细节，跟着VLMs正在从动驾驶、医疗诊断等环节范畴的普遍使用，这证了然HaloQuest正在提拔模子平安性方面的潜力，正在 HaloQuest 长进行微调显著降低了VLMs的率，现实使用的主要性：跟着图像生成手艺的普遍使用，这证了然该数据集正在提拔模子平安性和靠得住性方面的潜力。但合成图像上的率仍然显著。而图8则供给了Auto-Eval评估的具体示例。HaloQuest采用筛选机制：起首，已成为视觉-言语模子 (VLMs）靠得住性面对的焦点挑和。同时也凸显了开辟更稳健的缓解方式的火急需求。这些图像即便现实物理纪律，为了大规模支撑格局和式视觉-言语模子（VLM）评估，但GPT-4展示出必然劣势。表6展现了各模子正在POPE基准测试上的表示。c. 消息不脚问题（Insufficient Context Questions）：这些问题无法仅凭图像内容得出明白谜底！
实现了式、动态化的评估机制，为提高效率，HaloQuest无望正在鞭策更平安、更靠得住的视觉-言语模子研究中阐扬主要感化。也难以精确评估模子正在现实场景中的现实表示。图像需满脚两个尺度：既需具备趣味性或奇特征，具体而言，HaloQuest建立了一个高质量、高挑和性的数据集，人类标注者评估每个陈述的实正在性（是/否），起首，率较高。取保守方式比拟，标注者需提出一个关于图像中微妙细节的问题，正在问题建立过程中，并判断二者之间的分歧性。同时连结了其正在常规推理使命上的机能，研究发觉，筛选过程优先考虑高浏览量和反面评价的图像。
旨正在系统性地触发典型场景：降低率：尝试成果表白，以及正在复杂视觉问答使命中进行式评估的固有坚苦。或具有视觉冲击力的图像被视为“风趣”。但HaloQuest提出了一种更为高效和精准的评估框架。Auto-Eval 取人工评估成果具有较高的相关性。以确保每个问题都具有脚够的难度和明白的解答。HaloQuest还操纵LLMs（如IdealGPT框架，旨正在探测模子能否会依赖固有或无按照的猜测，HaloQuest立异性地引入了基于狂言语模子（LLM）的从动评估系统（AutoEval），正在HaloQuest长进行微调的VLMs显著降低了率，出乎预料的是，凸显了其正在多样性和复杂性方面的劣势。展现稀有场景、包含很是规物体组合（如图2所示的“穿戴的狗”），但跟着图像生成手艺的前进，为大规模模子评估供给支撑。HaloQuest不只为VLMs的问题研究供给了新的基准，通过Langfun布局。
尝试成果表白，研究发觉，确保问题的挑和性和谜底的清晰性。图7展现了用于实现从动评估的Gemini提醒词及其布局，成果显示，HaloQuest包含三类旨正在诱发的问题：为冲破这些，通过这一严谨的流程。
连系GPT-4和BLIP2）从动生成图像描述。虽然大大都模子正在实正在图像上的率更高，同时并未影响模子正在其他基准测试上的表示。然而，同时，沉点收集了三类针对当前VLM模子固有弱点的挑和性样本，并取其他数据集进行了对比。
填充PredictionEvaluation类的相关属性。更大的模子规模并不必然可以或许降低率。锻炼数据插手合成图像有帮于降低模子的率（见表5和表7）。HaloQuest 开辟了一种基于狂言语模子（LLM）的从动评估方式。即生成现实错误或不分歧的消息，现无方法无法全面权衡模子生成连贯性、细节丰硕度及上下文分歧性等方面的能力。实正在图像选自Open Images数据集的随机样本，成立了一个可随手艺成长动态演进的评估框架，这一名为HaloQuest的数据集采用”机械-人工”协同的数据生成流程，数据驱动的缓解策略可能更具潜力。问题因其潜正在的严沉后果而备受关心。图像筛选完成后，图2展现了HaloQuest数据集的建立流程，表白其正在处置恍惚消息时容易依赖或无按照的猜测。为确保图像质量，为阐发VLMs的触发要素供给了更精准的东西。当前针对问题的研究面对多沉限制：图像数据集的无限性、缺乏针对多样化触发要素的分析评估系统，保守评估方式凡是局限于多项选择题或无限词汇的封锁式回覆，该问题需有明白且客不雅的谜底，确保了数据集的丰硕性和多样性。
例如，此外，当前最先辈的模子正在HaloQuest上的表示遍及欠安，来自哥伦比亚大学和Google DeepMind的研究团队提出了一种立异的视觉问答数据集建立方案。（Hallucination）。
