TC-ESR改进仅凭文本的VLM选择评估
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TC-ESR改进仅凭文本的VLM选择评估
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AI 综述
Hyuk Kwon等人提出免训练的TC-ESR模型选择方法；在22个目标任务、43个视觉语言模型的评估中，该方法在对比方法中取得最低的平均简单遗憾（SR）和ORNR。 研究指出，模型排序指标不能直接衡量按排序选出的模型在目标任务上的表现，并修正了原评估协议中的两类目标性能泄漏。
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最新进展10月28日 12:00
排名不错，选择却不佳？重新思考仅凭文本的视觉语言模型（LOVM）选择报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv · Machine Learning排名不错，选择却不佳？重新思考仅凭文本的视觉语言模型（LOVM）选择
研究重新审视仅凭文本选择视觉语言模型（LOVM）的评估协议，指出排序指标不能直接衡量所选模型表现，并引入简单遗憾（SR）和 ORNR。其免训练方法 TC-ESR 在 22 个目标任务、43 个 VLM 上取得所有对比方法中最低的平均 SR 与 ORNR；研究还识别并修正了原排名评估协议中的两类目标性能泄漏。
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