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本文研究了大语言模型如何处理否定与比喻语言的组合,发现这种组合构成了特殊挑战,且模型表现高度依赖于提示风格。作者为Fig-QA数据集新增了标注,并通过分析嵌入空间揭示了时态和具体性等额外语言因素的影响。
MIT 研究人员发布首个涵盖七种语言的多语言否定基准,发现 CLIP 等模型在非拉丁文字上表现不佳,而 MultiCLIP 与 SpaceVLM 在各语言间的提升并不均衡。