A Vision Check-up
这篇论文系统评估了大型语言模型（LLMs）生成和识别逐渐复杂的视觉概念的能力，并展示了如何使用文本模型训练初步的视觉表示学习系统。虽然语言模型不能直接处理像素级的视觉信息，但使用代码表示图像进行研究。LLM 生成的图像虽然不像自然图像，但在图像生成和纠正方面的结果表明，准确建模字符串可以教会语言模型许多关于视觉世界的方面。此外，利用文本模型生成的图像进行自监督视觉表示学习的实验，突出了只使用 LLMs 就能训练能够对自然图像进行语义评估的视觉模型的潜力。
需求人群：
“用于评估语言模型对视觉概念的理解能力，用于训练视觉模型进行语义评估”
使用场景示例：
使用该论文提出的方法评估自然语言处理模型对图像概念的理解能力
利用文本生成图像并进行纠正
使用 LLMs 训练视觉模型进行图像分类
产品特色：
评估 LLMs 生成和识别视觉概念的能力
训练视觉表示学习系统
生成图像并纠正生成的图像
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