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LAVE: Zero-shot VQA Evaluation on Docmatix with LLMs - Do We Still Need Fine-Tuning?★ 75
Hugging Face Blog677d agoPaper本文介紹了 Hugging Face 提出的 LAVE（LLM 輔助 VQA 評估）方法，並在巨型文檔問答資料集 Docmatix 上進行測試。傳統評估指標（如 ANLS）因過於嚴格而不利於 Zero-shot 模型，而 LAVE 利用 LLM 作為裁判，能更公正地評估模型。結果顯示，雖然強大 LLM 的 Zero-shot 能力顯著，但在特定文檔理解任務中，微調（Fine-tuning）依然是提升中小型模型性能的關鍵。
Zero-shot image-to-text generation with BLIP-2★ 75
Hugging Face Blog1203d agoReleaseHugging Face 宣布正式支援 Salesforce 開源的 BLIP-2 視覺語言模型。BLIP-2 透過輕量化的 Q-Former 橋接現成且凍結的圖像編碼器與大型語言模型（LLM），大幅降低訓練成本。此模型在零樣本圖像描述、視覺問答（VQA）等任務上表現優異，開發者現在可直接透過 Transformers 庫輕鬆調用。