论文地址:https://arxiv.org/pdf/2401.00908.pdf
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该研究表明使用大型语言模型可以显著提高文本嵌入的质量。该研究的训练过程极大地减少了对中间预训练的需求，相较于当前的多阶段系统，更加简洁高效。
在实验中，VCoder与开源的多模态LLMs（如MiniGPT-4、InstructBLIP、LLaVA-1.5和CogVLM）进行了比较，并在COST验证集上进行了测试。实验结果表明，VCoder在对象识别任务中表现最佳，特别是在对象计数和识别方面优于基线模型。在处理复杂场景中的对象计数和识别任务时，VCoder展现出更高的准确性，尤其是在场景中有许多实体时。
HawkEye被设计成一款工具包，可以更快速地识别和解决AI模型中的问题，包括模型降级、产生幻觉或开始做出不规律的预测。相较于以往在Meta进行的专业知识和大量手动分析的调试机器学习过程，HawkEye采用了一种主动的方式，通过引入防护栏和自动诊断，将从检测问题到实施修复的时间大大缩短。