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视觉语言模型子任务层面出现逆向扩展：19个模型、8个多模态基准的系统证据
原文标题
On the Limits of Scale: Inverse Scaling in Vision-Language Models
AI 导读
论文评测4个模型家族的19个模型在8个多模态基准（9个评测切分）上的表现，每个模型回答29,386个问题，共558,334次模型-问题评测。逐题成对分析发现375个子任务-模型对组合呈逆向扩展，涉及4,342个独特查询（小模型答对而大模型答错），且在独立开发的架构间复现；13个子任务-数据集对跨多个家族出现逆向扩展，表明现象由任务驱动而非特定模型所致。受影响最严重的领域包括多图像空间推理、视觉感知和大学级STEM知识，部分准确率差距超过20个百分点，而图表理解相对稳健。
来源：Hugging Face · 每日论文 · arxiv.org
导读与选稿说明
论文给出视觉语言模型在子任务层面逆向扩展的系统量化证据（19模型、558,334次评测、375个逆向扩展组合），并指出该现象跨架构复现、由任务驱动，提示模型选择应按任务区分。
导读由模型辅助整理，非独立核验。完整信息见原文。