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SmolVLM-Instruct
SmolVLM-Instruct
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视觉语言模型（VLM）在数据有限的计算机视觉项目中的价值评估
一个个人项目探索了视觉语言模型（VLM）在计算机视觉任务中的效用，特别是在处理数据和计算资源有限的情况下。该实验在一个食品数据集上比较了微调后的ConvNeXt-Tiny模型和SmolVLM-Instruct模型。虽然ConvNeXt-Tiny的准确率更高，但该项目研究了VLM是否可以通过纠正分类器错误或提供替代见解来提供互补价值。
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小型视觉语言模型在图像退化下表现出置信度差距
一项近期研究考察了Qwen2-VL-2B-Instruct和SmolVLM-Instruct这两个小型视觉语言模型在真实图像退化下的置信度信号。研究发现，在自然语言中声明的置信度与内部标记概率之间存在显著差异。虽然内部概率被证明是更可靠的错误指标，但在面对严重曝光不足时，两个模型都难以准确评估其置信度，导致准确性大幅下降，而置信度信号变化甚微。