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虽然这些模型在跨模态检索和图画阐明等使命上体现出色，打瞌但在处理否定句子时却显得无能为力。经过结合实在和组成的数据集，自动NegBench有用克服了现有模型的约束，明显进步了模型的功能和泛化才能。

为了处理这些问题，驾驶来自麻省理工学院、谷歌DeepMind和牛津大学的研究人员提出了NegBench结构，用于评价和改善VLMs对否定的了解才能。经过微调的模型在检索和了解使命上都体现出明显改善，翻车罚款3分特别是在处理否定查询时，模型的召回率进步了10%。在多模态使命中，高速公安视觉言语模型(VLMs)起着至关重要的效果，如图画检索、图画阐明和医学确诊等。

NegBench运用很多组成数据集，两百如CC12M-NegCap和CC12M-NegMCQ，包括数百万个包括丰厚否定场景的标题，然后进步模型的练习和评价效果。这些模型的方针是将视觉数据与言语数据进行对齐，元扣以完成更高效的信息处理。

NegBench的提出，司机睡开填补了VLMs在了解否定方面的要害空白，司机睡开为构建更强壮的人工智能体系铺平了路途，尤其在医学确诊和语义内容检索等要害范畴具有重要意义。

此问题的本源在于预练习数据的误差，打瞌练习数据主要由必定示例构成，导致模型将否定与必定陈说视为同义。为了让Artisan提前在商场里闯出名头，自动这家公司的CEO挑选直接在旧金山寻衅一切人类职工。

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