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drivelm：用图形驾驶视觉问题回答
增强概括并实现与人类用户的互动性。最近的方法可以使VLM通过单轮视觉问题答案（VQA）适应VLM，但人类驾驶员在多个步骤中的决策原因。从关键对象的本地化开始，人类在采取行动之前估计相互作用。关键洞察力是，通过我们提出的任务，图形VQA，我们在其中建模了图形结构的理由，通过感知，预测和计划问题 - 答案对，我们获得了一个合适的代理任务来模仿人类的推理。我们实例化基于Nuscenes和Carla建立的数据集（DRIVELM-DATA），并提出了一种基于VLM的基线方法（Drivelm-Agent），用于共同执行图形VQA和端到端驾驶。实验表明，Graph VQA提供了一个简单的原则性框架，用于推理驾驶场景，而Drivelm-Data为这项任务提供了具有挑战性的基准。与最新的驾驶特定架构相比，我们的Drivelm-Agent基线端到端自动驾驶竞争性驾驶。值得注意的是，当在看不见的传感器配置上评估其零射击时，其好处是明显的。我们的问题上的消融研究表明，绩效增长来自图表结构中对质量检查对质量检查的丰富注释。所有数据，模型和官方评估服务器均可在https://github.com/opendrivelab/drivelm上找到。
drivelm：用图形驾驶视觉问题回答
模型。drivelm-agent采用轨迹令牌092，可以应用于任何一般VLM [17、19、23、34]，093，以及图形提示方案，该方案模型logi-094 cal依赖关系作为VLMS的上下文输入。结果095是一种简单，优雅的方法，可有效地重新利用096 VLMS用于端到端AD。097我们的实验提供了令人鼓舞的结果。我们发现098在Drivelm上的GVQA是一项具有挑战性的任务，其中Cur-099租金方法获得适中的得分，并且可能需要更好地获得逻辑依赖的100型，以实现101强质量质量质量强大的效果。即使这样，在开放环计划环境中进行测试时，Drivelm-Agent已经有102个已经在最先进的驾驶特定103型型号[13]中竞争性地发挥作用，尽管其任务不合时宜和通用架构，但仍有104个模型。fur-105 Hoperore，采用图形结构可改善零弹性106概括，使Drivelm-Engent在训练或部署期间在108 Waymo DataSet [28]进行训练或仅在NUSCENES [3] 109数据上训练后，在108训练或部署期间都看不见新颖的对象。从这些结果中，我们认为，提高GVQA 110具有建立具有强烈概括的自动驾驶111代理的巨大潜力。112
drivelm：用图形驾驶视觉问题回答
增强概括并实现与人类用户的互动性。最近的方法可以使VLM通过单轮视觉问题答案（VQA）适应VLM，但人类驾驶员在多个步骤中的决策原因。从关键对象的本地化开始，人类在采取行动之前估计相互作用。关键洞察力是，通过我们提出的任务，图形VQA，我们在其中建模了图形结构的理由，通过感知，预测和计划问题 - 答案对，我们获得了一个合适的代理任务来模仿人类的推理。我们实例化基于Nuscenes和Carla建立的数据集（DRIVELM-DATA），并提出了一种基于VLM的基线方法（Drivelm-Agent），用于共同执行图形VQA和端到端驾驶。实验表明，Graph VQA提供了一个简单的原则性框架，用于推理驾驶场景，而Drivelm-Data为这项任务提供了具有挑战性的基准。与最新的驾驶特定架构相比，我们的Drivelm-Agent基线端到端自动驾驶竞争性驾驶。值得注意的是，当在看不见的传感器配置上评估其零射击时，其好处是明显的。我们的问题上的消融研究表明，绩效增长来自图表结构中对质量检查对质量检查的丰富注释。所有数据，模型和官方评估服务器均可在https://github.com/opendrivelab/drivelm上找到。
使用观察数据回答因果问题
大多数应用科学都关注于揭示因果关系。在许多领域，随机对照试验 (RCT) 被认为是实现这一目标的黄金标准。系统地使用 RCT 来研究因果关系（例如评估医疗效果）已为社会带来了巨大的福利收益。然而，由于财务、道德或实际限制，许多重要问题（尤其是社会科学问题）无法使用受控随机实验进行研究。例如，学校停课对学生学习和 COVID-19 病毒传播有何影响？低技能移民对就业和工资有何影响？机构如何影响经济发展？实施最低工资如何影响就业？在回答这些类型的问题时，研究人员必须依赖观察数据，即没有受控实验变异生成的数据。但对于观察数据，会出现一个基本的识别问题：任何相关性的根本原因仍不清楚。如果我们观察到最低工资和失业率相关，这是因为最低工资导致失业吗？还是因为失业和工资分配底层的工资增长较低导致了最低工资的引入？还是因为无数其他因素影响失业和引入最低工资的决定？此外，在许多情况下，随机变异本身不足以确定平均治疗效果。
MMTOM-QA：心灵的多模式理论问题回答
心理理论（汤姆）是掩盖人民精神状态的能力，是开发具有人类社会智力的机器的必要意义。最近的机器学习模型，尤其是大型语言模型，似乎显示了汤姆·不明智的某些方面。但是，现有的Tom Bench- Marks使用单峰数据集 - 视频或文本。人类汤姆不仅仅是视频或文字理解。peo-ple可以灵活地理解他人的思想，这些思想基于从任何可用数据中提取的概念表示（例如目标，信念，计划）。为了解决这个问题，我们介绍了一种思想问题问题回答（MMTOM-QA）基准。MMTOM-QA在多模式数据和各种单模式数据上对机器在房屋环境中的活动进行多种模态数据进行评估。对于工程师多模式的tom容量，我们提出了一种新颖的方法，即双层（贝叶斯逆计划通过语言模型加速）。BIP-ALM从多模式数据中提取统一表示形式，并利用语言模型进行可扩展的贝叶斯逆计划。我们对包括GPT-4在内的人类绩效，BIP-ALM和最新模型进行了系统的比较。实验表明，大型语言模型和大型多模型仍然缺乏强大的TOM容量。BIP-ALM通过利用基于模型的Mental推断和语言模型的力量来显示出令人鼓舞的结果。1
确保生成ai -awsstatic.com
大语言模型（LLM）中的毒性是指粗鲁，不尊重或不合理的文本的产生。有许多策略可以帮助预防毒性并确保您的生成AI应用中的公平性。例如，您可以从培训数据中识别并删除进攻性语言或有偏见的短语。您还可以进行更狭窄的公平测试，该测试重点介绍了您的应用程序的特定用例，目标受众或最有可能接收的提示和查询。
基于NLP的问题回答肠道微生物组的GPT
当前基于NLP的CHATGPT深度学习模型已经开发并验证了这些模型，这些模型在与一般主题有关的多项选择问题上，并在某种程度上是标准的科学基准数据集，例如PubMed Question-swingering（PubMedQA），Arxiv和Stanford Question-wording Question-Assive-Assive-Asswork-Assworge-Answorking Dataset（Squead）。但是，QA任务尤其是全文文章阅读是一项非常具有挑战性的任务，并且在当前Chatgpts的科学环境中是一项艰巨的任务。我们的管道着重于生物化学，生物信息学，生物医学的生成预训练的变压器（GPT）模型，包括临床文献，例如生物标志物，药物，剂量等。与迄今为止在现场的给定关键字或上下文特定文献有关（“人类肠道微生物组作为案例研究”）。
关于大型结构工程文件的提取问题
我们的项目旨在应对通过冗长的施工文档有效搜索特定信息的挑战，在这种信息中，由于潜在的幻觉，使用典型的生成模型是不可取的。将实现两个部分提取问题答案模型。第一部分将由信息检索（IR）模型组成，例如BM25算法，查询和文档之间的余弦相似性，以及与MUGI（多文本生成集成）的BM25。对于第二部分，我们将仅编码的体系结构用作提取问题答案（EQA）模型，考虑到Bert，Roberta和Longformer之类的模型以获得最佳性能。在一小部分工程文档样本上进行的初步测试显示了基线至末端精度为.18，其中BM25具有K = 1的BM25，并使用了BERT模型。在使用MUGI和Roberta模型进行BM25进行进一步测试后，达到了.2的端到端精度。最终BM25没有Mugi No Reranking提出的结果比基线BM25更好，并且在提取问题回答部分中，Roberta模型表现最好。
使用大语言模型回答的视觉问题
视觉问题回答（VQA）是一项重要的视觉语言任务，非常适用于各种现实世界中的情况。然而，它提出了重大挑战，可以理解自然语言的用户查询，从图像或视频中检索信息，以及提供自然语言的准确响应。在大型语言模型（LLMS）的帮助下，出现了许多解决方案。但是，其中许多解决方案都取决于多模式模型，并且需要进行微调的大量计算成本。因此，在限制内建立VQA系统提出了一个明显的挑战。为了解决此问题，我们提出了利用文本信息作为渠道的方法，以链接视觉和文本功能，从而无需端到端培训就可以零射击VQA任务。我们的模型探讨了两种不同的方法：1）使用检测模型和字幕模型在图像和文本之间建立连接。在此阶段，我们降低了利用文本表示的可行性，而不是向量连接两个域，从而识别减轻幻觉问题的方法。2）将IMG2LLM模型和随机字幕模型组合在一起，以向模型提供LOCAL和一般信息并评估其性能。此外，我们还引入了一个用于VQA评估的新指标，结合了语义理解，而不是严格匹配，以确保评估过程中的公平性。代码可在https://github.com/nattapolchoo/visual-question-andwering-using-llm上找到。