主要观点总结
本文提出了链接上下文学习（LCL）的方法，旨在增强多模态大语言模型（MLLM）的学习能力。LCL通过显式强化支持集和查询集之间的因果关系，促进了模型从上下文中学习新概念并理解潜在的因果关系。为此，引入了ISEKAI数据集，专门用于评估MLLM在识别看不见的图像和理解新概念方面的性能。文章还介绍了训练策略、实验结果的细节以及数据集的相关信息。
关键观点总结
关键观点1: 链接上下文学习（LCL）的提出
LCL是一种新的学习方法，旨在增强多模态大语言模型（MLLM）从上下文中学习新概念的能力，并理解其中的因果关系。
关键观点2: 上下文学习的挑战和贡献
上下文学习的一个挑战是模型很难理解图像和标签之间的因果关系。为此，文章提出的链接上下文学习强调了模型从演示中学习源和目标之间的因果关系的能力。
关键观点3: 新数据集ISEKAI的引入
为了评估MLLM的性能，文章引入了ISEKAI数据集，该数据集包含生成的图像，用于评估模型在识别看不见的图像和理解新概念方面的性能。
关键观点4: 训练策略和方法的细节
文章介绍了如何构建正负对以促使模型从比较中学习，还描述了训练策略、数据集的选择和模型的评估方式。
关键观点5: 实验结果和比较
文章提供了实验结果，包括与OpenFlamingo和Otter之间的新图像理解结果的定性比较，以及ISEKAI数据集的定量评估结果。
文章预览
Link-Context Learning for Multimodal LLMs 作者: Yan Tai, Weichen Fan, Zhao Zhang, Ziwei Liu 作者单位: 南洋理工大学 S-Lab，商汤科技，东方工学院宁波数字孪生研究所 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2308.07891 代码链接: https://github.com/isekai-portal/Link-Context-Learning 简介 从上下文中学习新概念并提供适当响应的能力在人类对话中至关重要。尽管当前的多模态大语言模型（MLLM）和大语言模型（LLM）正在大规模数据集上进行训练，但 以免训练的方式识别看不见的图像或理解新概念仍然是一个挑战。 情境学习（ICL）探索免训练的小样本学习，鼓励模型从有限的任务中“学会学习”并泛化到未见过的任务。本文提出了链接上下文学习（LCL）， 强调“因果推理”来增强 MLLM 的学习能力。 LCL 通过显式强化支持集和查询集之间的因果关系超越了传统的 ICL。通过提供因果关系的演示，LCL 引
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