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Visual Instruction Tuning

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  1. TOOL · CL_121120 ·

    新的StochasT方法增强了多轮场景下的LVLM训练

    研究人员推出了一种新颖的大型视觉语言模型（LVLM）训练方法StochasT，该方法解决了多轮对话训练与单轮评估基准之间的差异。StochasT将同一图像的语言任务随机分组为不同大小的簇，增强了模型处理单轮和多轮场景的能力。这种方法旨在减轻训练过程中视觉注意力衰减和上下文过拟合等问题，最终实现更强大、更协调的LVLM能力。