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基准图像分类的顶视觉语言模型（VLM）
探索诸如GPT-4O和QWEN2-VL-7B之类的顶级视觉语言模型（VLM）如何在图像分类中执行。
来源:Clarifai博客 | 实际应用中的人工智能简介
简介 简介在人工智能快速发展的领域中，准确解释和分析视觉数据的能力变得越来越重要。从自动驾驶汽车到医学成像，图像分类的应用范围很大且有影响力。但是，随着任务的复杂性的增长，对可以无缝整合多种模式（例如视觉和语言）的模型的需求也随之而来，以实现更强大和细致的理解。
这是视觉语言模型（VLM）发挥作用的地方，通过组合图像和文本输入来生成有意义的输出，为多模式学习提供了强大的多模式学习方法。但是，对于可用的众多模型，我们如何确定哪个模型最适合给定任务？这是我们旨在在此博客中解决的问题。
此博客的主要目标是使用基本数据集在图像分类任务上基准顶视觉语言模型，并将其性能与我们的通用图像识别模型进行比较。此外，我们将演示如何使用模型基准工具来评估这些模型，从而提供有关其优势和劣势的见解。通过这样做，我们希望能阐明当前VLM的状态，并指导从业者为其特定需求选择最合适的模型。
什么是视觉语言模型（VLM）
什么是视觉语言模型（VLM） 什么是视觉语言模型（VLM） 什么是视觉语言模型（VLM）视觉语言模型（VLM）是一种多模式生成模型，可以同时处理图像和文本输入以生成文本输出。这些模型具有高度的用途，可以应用于各种任务，包括但不限于：
视觉语言模型（VLM）是一种多模式生成模型，可以同时处理图像和文本输入以生成文本输出。这些模型具有高度的用途，可以应用于各种任务，包括但不限于： 在这里