动作模型解决

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图 4. 使用直接答案进行微调后模型在 MMVet 上的准确率与 CoTA 数据相比

结论
总之，我们提出了一个使用多模态复杂视觉任务的新框架，并引入了一个名为 TACO 的新多模态动作模型系列。我们使用大规模合成的思维和动作链数据训练 TACO。我们从数量和质量两个方面证明，与指令调整基线相比，TACO 在 8 个基准测试中平均实现了高达 4% 的收益，在具有挑战性的 MMVet 基准测试中实现了高达 20% 的收益。

借助我们的框架，未来的研究可以训练具有不同操作的新模型，用于其他应用（例如网页导航）或医疗问答等其他领域。我们还鼓励未来的研究进一步提高 CoTA 数据的质量，因为思维和行动的多样性 玻利维亚 电话号码数据 和质量都很重要。
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