概要
VL-Calibrationは、大規模視覚言語モデル（LVLMs）の推論における信頼性キャリブレーションを向上させるためのフレームワークです。
特に「デカップルドな言語化された信頼性」という手法を用いて、モデルの信頼度評価をより正確にします。
研究者や開発者がLVLMsの性能評価や改善を行う際に有用で、EasyR1やveRLといった既存のフレームワーク上に構築されています。
Python環境でのCLI操作を通じてインストール・利用が可能です。
互換性・特徴
- Python
- CLI
- GPU必須
- 研究者向け
- 大規模言語モデル
- 視覚言語モデル
基本情報
| ライセンス | Apache-2.0 |
| Stars | 19 |
| カテゴリ | マルチモーダル |
| アクティビティ | low |