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未来视觉语言模型发展的潜在伦理考量有哪些？
“视觉-语言模型（VLM）的未来发展引发了几项重要的伦理考虑，开发人员需要牢记其中。一大主要关注点是这些模型可能存在的偏见，这些偏见可能源于用于训练它们的数据。如果训练数据集不够多样化和代表性，模型可能会反映出刻板印象或偏见的观点。例如，如
零样本学习如何提高推荐系统的性能？
Zero-shot learning (ZSL) 是一种机器学习方法，它使模型能够对训练期间没有看到的类进行预测。该模型利用与类相关联的语义信息或属性，而不是仅仅依赖于来自每个类的标记示例。此信息可能包括定义类的描述、功能或关系。通过了解这
评估视觉语言模型（VLMs）最常用的基准是什么？
视觉语言模型（VLMs）通过多种基准进行评估，以测试它们在涉及视觉和语言的不同任务中的表现。一些最常见的基准包括视觉问答（VQA）数据集，在这些数据集中，模型的评估基于其回答与图像相关的问题的能力。另一个广泛使用的基准是图像-文本检索挑战，