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[Paper Note] Puzzled by Puzzles: When Vision-Language Models Can't Take a Hint, Heekyung Lee+, EMNLP'25, 2025.05
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#ComputerVision #Pocket #NLP #Dataset #Evaluation #EMNLP #VisionLanguageModel #One-Line Notes Issue Date: 2025-11-04 GPT Summary- リバスパズルは視覚的な謎であり、VLMに特有の挑戦をもたらす。従来のタスクとは異なり、マルチモーダルな抽象化や象徴的推論が必要。本研究では、英語のリバスパズルのベンチマークを構築し、VLMの解釈能力を調査。結果、VLMはシンプルな視覚的手がかりには強いが、抽象的推論や視覚的メタファーの理解には苦労することが明らかになった。 Comment
元ポスト:
Rebus Puzzleの例。たとえば上の例はlong time no seeが答えだが、Timeを認識してCが抜けており、かつseeとCの音韻が似ているといった解釈をしなければならない。Waterfallの例では、Waterという文字列が滝のように下に向かっている様子から類推しなければならない。おもしろい。
[Paper Note] Focused Prefix Tuning for Controllable Text Generation, Congda Ma+, ACL'23 Short, 2023.06
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#NaturalLanguageGeneration #Controllable #Pocket #NLP #PEFT(Adaptor/LoRA) #ACL Issue Date: 2023-07-15 GPT Summary- 制御可能なテキスト生成での無関係な学習信号を軽減するため、フォーカスプレフィックスチューニング（FPT）を提案。FPTは単一属性制御で優れた精度と流暢さを実現し、マルチ属性制御でも最先端の精度を達成。新属性の制御に既存モデルの再訓練なしで対応。 Comment
Prefix Tuning:
- [Paper Note] Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation, Xiang Lisa Li+, arXiv'21, 2021.01