第281章 到底咋写

nbsp;

为了解决开放域的

VQA

问题，RAVQA

(Lin

和

Byrne,

2022b)

通过对检索到的文档进行近似边际化预测，联合训练文档检索器和答案生成模块。它首先利用现有的对象检测、图像标题和光学字符识别（OCR）工具将目标图像转换为文本数据。然后，它执行密集段落检索（DPR）。

也将

LLM

视为隐式知识库，并从

GPT3

中提取相关隐式信息。即插即用

利用

根据初始问题定位相关部分。然后，它对检索到的图像补丁执行图像标题处理，以获取增强上下文。除了纯文本增强上

同时检索文本和图像数据，并将图像作为视觉标记

et

al.,

2023)

检索类似的生物医学图像和标题，并通过不同的网络对其进行编码。图像标题

生成多种风格的标题、

&

本章未完，请点击下一页继续阅读！ 第4页 / 共7页