多模态大模型能理解图像隐晦的信息吗？

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技术总结专栏 本文对多模态大模型能否对图像深层含义理解进行介绍。 ACL 2024年上有一篇名为《Can Large Multimodal Models Uncover Deep Semantics Behind Images?》的论文，探讨了多模态大模型在解析图像深层语义方面的能力。本文通过一系列实验和案例分析，验证了这些模型在跨模态信息整合、复杂情感解析和语义理解等方面的潜力和局限性。 先上结论： 图像深层语义理解的准确率偏低 ：当前模型在理解图像深层语义时的准确率显著低于它们在执行图像描述任务时的表现。这表明，多模态大模型在深层语义解析方面存在明显的挑战。 深层语义理解比标题匹配任务更为复杂： 几乎所有模型在解析图像深层语义的准确率低于在进行深度标题匹配任务时的表现。深入理解图像的细节增加了解析的复杂性。 模型与人类表现的差距： 这些模型在理解图像深层语义方面 ………………………………