LVLMs könnten weiterhin verbessert werden, um die Herausforderungen bei der Interpretation wissenschaftlicher Abbildungen zu bewältigen, indem folgende Maßnahmen ergriffen werden:
Verbesserte Kontextintegration: LVLMs könnten durch eine verbesserte Integration von Kontextinformationen, wie Metadaten, vorherigen Sätzen oder externen Wissensquellen, dabei unterstützt werden, den spezifischen Kontext einer wissenschaftlichen Abbildung besser zu verstehen und präzisere Bildunterschriften zu generieren.
Domain-spezifisches Training: Durch das Training auf spezifischen Datensätzen aus verschiedenen wissenschaftlichen Domänen könnten LVLMs eine bessere Fachkenntnis entwickeln und somit präzisere und relevantere Interpretationen von wissenschaftlichen Abbildungen liefern.
Verbesserte Erkennungsfähigkeiten: Durch die Integration fortschrittlicherer Bilderkennungsalgorithmen und -techniken könnten LVLMs in der Lage sein, die visuellen Elemente in wissenschaftlichen Abbildungen genauer zu identifizieren und zu beschreiben, was zu genaueren Bildunterschriften führen würde.
Kontinuierliches Feedback und Feinabstimmung: Durch kontinuierliches Feedback und Feinabstimmung der Modelle anhand von qualitativ hochwertigen Datensätzen wie dem Multimodal ArXiv könnten LVLMs ihre Fähigkeiten zur Interpretation wissenschaftlicher Abbildungen stetig verbessern und präzisere Ergebnisse erzielen.