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讨论总结

该讨论围绕Gemma - 3 - 27B视觉能力差强人意展开。部分评论者通过测试或比较指出Gemma - 3 - 27B在视觉任务中的不足，如识别不准确、存在幻觉等，也有人怀疑其他多模态模型在视觉任务上是否更好。还有评论提及人类视觉处理方式对模型改进的启发，以及模型在不同任务场景下表现的差异，整体氛围对Gemma - 3 - 27B的视觉能力较为失望。

主要观点

  1. 👍 Gemma - 3 - 27B视觉能力不佳
    • 支持理由：多位评论者通过不同测试（如识别棋盘中棋子位置）得出该结论，如uti24称其视觉理解非常基础且存在严重幻觉。
    • 反对声音：有评论者指出该模型在描述芭蕾舞演员图像时表现不错。
  2. 🔥 怀疑其他多模态LLMs视觉任务能力
    • 正方观点：vasileer询问其他多模态大型语言模型在视觉任务方面是否更好，表明对Gemma - 3 - 27B失望后对其他模型的期待。
    • 反方观点：uti24表示没有更好的，认为视觉模型整体远非完美。
  3. 💡 图像分割可能有助于模型表现
    • 解释：0x53A对图像分割后单独发送片段对模型表现的影响感到好奇，认为给模型分割工具更接近人类视觉处理方式，uti24也补充按特征边界切割可能效果更好。
  4. 😕 不同任务场景下Gemma - 3 - 27B表现有差异
    • 解释：有评论者指出该模型在多文本处理方面表现不佳，但在描述芭蕾舞演员图像时表现较好。
  5. 🤔 视觉能力相关事务通常由更专业的CNN或ViT处理
    • 解释：有评论者认为Gemma - 3 - 27B视觉能力不佳可能正常，因为这通常是更专业的CNN或ViT处理的范畴。

金句与有趣评论

  1. “🤔 After couple of days testing vision capabilities of Gemma - 3, it seems it has very basic vision understanding, only simple concepts and general idea of image.”
    • 亮点：该句总结了uti24对Gemma - 3 - 27B视觉能力测试后的结论，直接表明模型视觉理解的水平很基础。
  2. “😕 Better than gemma but still not completely accurate.”
    • 亮点：简单对比GPT 4 - o和Gemma，说明GPT 4 - o虽更好但仍有不足。
  3. “👀 What I’m curious about, how much better do these models fare if you segment the image and send the segments individually?”
    • 亮点：提出关于图像分割对模型表现影响的思考，引发后续讨论。
  4. “🤨 Wasnt so good at multiple text. But give it an image of a ballet dancer and get it to describe it and it did well.”
    • 亮点：表明Gemma - 3 - 27B在不同任务场景下表现的差异。
  5. “😒 Not even Google AI Studio supports Gemma 3 vision:”
    • 亮点：通过Google AI Studio不支持来强调Gemma 3视觉功能的糟糕。

情感分析

总体情感倾向为负面，主要分歧点在于Gemma - 3 - 27B是否在所有视觉任务场景下都表现差，可能原因是部分评论者在不同任务场景下（如文本处理与图像描述）对该模型进行了测试，发现其表现有差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：视觉推理被添加到模型中的可能性以及效果。
  • 潜在影响：如果视觉推理能被成功添加到模型中，可能会提高模型在视觉任务方面的准确性，从而对人工智能在图像识别、视觉理解等相关领域产生积极影响。

详细内容：

标题：对 Gemma-3-27B 视觉能力的讨论

Reddit 上一篇关于“我发现 Gemma-3-27B 视觉能力差强人意”的帖子引发了众多关注，获得了大量的点赞和评论。该帖子主要探讨了 Gemma-3-27B 在视觉任务中的表现，引发了关于不同多模态语言模型视觉能力的对比和思考。

讨论焦点与观点分析： 有人提到，不知道其他多模态语言模型在这个任务上是否表现更好。有用户提供了相关的链接进一步阐述观点。还有人认为此时需要一个插件能将旧版 Reddit 重定向到新版，因为旧界面很难看。有人表示在对 Gemma-3 的视觉能力进行了几天测试后，认为其视觉理解非常基础，甚至存在幻觉，感觉像个玩具。有人希望能基于 Reddit 评论来训练 Gemma-3。 有人分享了 GPT-4 对棋局的识别结果，但认为其仍不准确，还有用户提到 Gemini 似乎在这方面表现不错。有人好奇 Mistral Small 3.1 处理得如何。也有人通过本地创建棋盘并转换为 fen 来进行测试，并使用了 Claude 。有人提出如果对图像进行分割并单独发送片段，这些模型的表现可能会更好。还有人讨论了在另一个线程中关于当前视觉语言模型在空间理解方面表现不佳的原因。有人展示了 Gemini 2.0 Pro 对棋盘上棋子位置的分析。有人指出 Gemma-3 在处理多个文本时表现不佳，但描述芭蕾舞演员的图像时表现良好。有人认为当视觉推理加入这些模型时会很有趣。还有人质疑这是否是更专业的 CNN 或 ViT 应该处理的任务，认为语言模型在处理有很多小细节的对象检测时视觉能力不太好。

讨论中的共识是目前视觉语言模型的表现远非完美。特别有见地的观点是将象棋概念作为测试更有趣，因为棋子的设计风格多样，在不同场景下的视觉判断具有挑战性。这丰富了关于视觉模型能力的讨论。