摘要

本文介绍了一篇关于使用大型语言模型（LLMs）为可视化内容生成自动标题的教程，题为“CAPTIONING VISUALIZATIONS WITH LARGE LANGUAGE MODELS (CVLLM): A TUTORIAL”。该论文由Giuseppe Carenini、Jordon Johnson和Ali Salamatian共同撰写，探讨了如何利用LLMs增强信息可视化（InfoVis）的文本支持，特别是在自动生成可视化内容的标题方面。论文不仅回顾了InfoVis的基本原则和过去的相关工作，还详细介绍了神经网络和变换器架构在LLMs中的应用，以及这些技术在InfoVis领域的最新进展和未来方向。

原理

论文的核心在于探讨如何利用大型语言模型（LLMs）为可视化内容生成准确的标题。LLMs通过其复杂的神经网络结构和变换器架构，能够理解和生成自然语言文本。在InfoVis领域，LLMs被训练来识别和描述视觉元素，如图形、图表和数据集，从而生成相应的文本描述。这些模型通过大量的数据训练，学习到了从视觉内容到自然语言描述的映射关系，使得它们能够为复杂的可视化内容提供精确的文本解释。

流程

论文详细描述了使用LLMs进行可视化内容标题生成的工作流程。首先，模型接收视觉输入，如图表或图形。接着，LLMs内部的神经网络和变换器架构处理这些视觉信息，提取关键特征。然后，模型使用这些特征生成相应的自然语言描述，即图表的标题。例如，对于一个显示房价的图表，LLMs可以生成如“该图表展示了不同房屋的售价与要价对比”的标题。整个过程涉及复杂的特征提取和语言生成步骤，确保生成的标题既准确又易于理解。

应用

论文指出，LLMs在InfoVis领域的应用前景广阔。自动生成的标题不仅可以帮助视觉障碍者更好地理解图表内容，还可以增强数据的可搜索性和可解释性。此外，随着技术的进步，LLMs有望在更多专业领域，如科学研究和商业分析中，提供更精确和深入的视觉内容解释。未来的研究将进一步优化模型，提高其对复杂和特定领域可视化内容的处理能力。