要点:1. 马毅团队提出了EMT框架，评估微调后的多模态大模型（MLLM）的灾难性遗忘。2. 实验表明，微调MLLM在提升微调数据集性能的同时，也导致其他数据集性能下降。3. 微调过程中，MLLM会产生与微调数据集相关的幻觉..
随着视觉与语言的深度融合，文本图像理解成为多模态领域的新方向。文章介绍了一个突破性的多模态模型KOSMOS-2.5，它在处理文本密集图像上展现强大能力。论文地址:https://arxiv.org/abs/2309.11419KOSMOS-2.5基于KOS..
