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這篇論文系統評估了大型語言模型（LLMs）生成和識別逐漸複雜的視覺概唸的能力，並展示瞭如何使用文字模型訓練初步的視覺表示學習系統。雖然語言模型不能直接處理畫素級的視覺資訊，但使用程式碼表示影象進行研究。LLM 生成的影象雖然不像自然影象，但在影象生成和糾正方面的結果表明，準確建模字元串可以教會語言模型許多關於視覺世界的方面。此外，利用文字模型生成的影象進行自監督視覺表示學習的實驗，突出了只使用 LLMs 就能訓練能夠對自然影象進行語義評估的視覺模型的潛力。
需求人群：
"用於評估語言模型對視覺概唸的理解能力，用於訓練視覺模型進行語義評估"
使用場景示例：
使用該論文提出的方法評估自然語言處理模型對影象概唸的理解能力
利用文字生成影象並進行糾正
使用 LLMs 訓練視覺模型進行影象分類
產品特色：
評估 LLMs 生成和識別視覺概唸的能力
訓練視覺表示學習系統
生成影象並糾正生成的影象