Uplifting Lower-Income Data: Strategies for Socioeconomic Perspective Shifts in Vision-Language Models

为了解决这个问题，我们制定了翻译非英语、地理和社会经济一体化提示，并评估它们对来自不同国家和收入群体的VL模型性能的影响。我们的研究结果表明，地理和社会经济一体化提示可以改善低收入数据的VL性能，并有利于检索低收入家庭数据中常见的主题出现。通过分析，我们确定并突出显示了这些策略产生最大改进的情境。我们的模型分析代码可在https://github.com/Anniejoan/Uplifting-Lower-income-data上公开获取。

论文试图通过整合非英语、地理和社会经济学的提示来提高视觉语言模型在不同国家和收入群体数据上的性能。具体来说，论文试图解决在低收入数据上的视觉语言模型性能较差的问题。

论文的解决方案是通过整合非英语、地理和社会经济学的提示来提高视觉语言模型的性能。这种方法可以提高在低收入数据上的性能，并有助于检索低收入家庭常见的主题。

论文使用多个数据集进行实验，结果表明地理和社会经济学的整合提示可以提高在低收入数据上的视觉语言模型性能。研究人员开放了他们的模型分析代码。

最近的相关研究包括在视觉语言模型方面的工作，如《Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention》和《Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering》。此外，还有一些关于数据增强和多语言模型的研究。