奥地利格拉茨工业大学、日本索尼集团公司、IBM 研究院，以色列、奥地利林茨 JKU、德国奥芬堡大学、荷兰阿姆斯特丹大学、澳大利亚悉尼新南威尔士大学、索尼人工智能公司，美国、美国麻省理工学院-IBM 沃森人工智能实验室、麻省理工学院 CSAIL的研究人员推出名为GLOV的新方法，GLOV是一种利用大语言模型（LLMs）来优化视觉-语言模型（VLMs）的技术，目的是提升下游视觉任务的性能。简单来说，GLOV通过引导大语言模型为视觉-语言模型生成更好的提示（prompts），来提高模型在图像分类等任务上的表现。
- 项目主页：https://jmiemirza.github.io/GLOV
- GitHub：https://github.com/jmiemirza/GLOV
主要功能：
GLOV的主要功能是提升视觉-语言模型在各种视觉任务上的表现，如图像分类。它通过生成更合适的提示来帮助模型更好地理解图像和相关文本信息。
主要特点：
- 元提示（Meta-prompting）：GLOV使用元提示来引导大型语言模型生成适合特定视觉任务的提示。
- 嵌入空间引导（Embedding Space Guidance）：GLOV通过在模型的中间层添加一个偏移向量来引导语言模型的生成过程，这个偏移向量是基于之前步骤中找到的正面和负面解决方案的嵌入向量的差异计算出来的。
- 迭代优化：GLOV通过迭代的方式不断优化提示，直到找到最佳解决方案。
工作原理： GLOV的工作原理可以分为以下几个步骤：
- 元提示：首先，GLOV使用一个元提示来询问大型语言模型，为特定的下游任务生成一系列候选提示。
- 评估和排名：然后，这些候选提示在一个小的保留训练集上进行评估和排名，以确定它们对下游视觉任务的有效性。
- 嵌入空间引导：在每次优化步骤中，GLOV会将正面和负面提示的嵌入向量差异作为偏移向量添加到大型语言模型的中间层，以引导模型生成更倾向于下游VLM偏好的语言。
- 迭代搜索：通过迭代这个过程，GLOV能够逐渐理解下游VLM偏好的语言结构，并发现能够最大化下游任务学习目标的有效解决方案。
具体应用场景：
- 图像分类：GLOV可以用于图像分类任务，通过生成更好的提示来提高分类的准确性。
- 视觉问答（VQA）：在视觉问答任务中，GLOV可以用来优化问题生成，从而提高模型对图像内容的理解能力。
- 多模态学习：在需要结合图像和文本信息的多模态学习任务中，GLOV可以帮助模型更好地理解和生成与图像相关的文本描述。
总的来说，GLOV是一个创新的方法，它通过引导大型语言模型来优化视觉-语言模型的提示，从而在不进行梯度更新的情况下提高模型在视觉任务上的性能。这种方法在图像分类等视觉任务中显示出了显著的效果。
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