MM-BigBench：评估多模态模型在多模态内容理解任务上的表现

 原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。

通过使用全面的评估框架 MM-BigBench，本文综合评估了 20 个语言模型（包括 14 个多模态大型语言模型）在 14 个多模态数据集上的性能，并通过引入新的指标，对不同模型和指令之间的性能以及适应性进行了评估。

本研究提出了一个名为SEED-Bench的基准测试，用于评估生成式多模态大型语言模型（MLLMs）的生成理解能力。该测试包含19K个准确的多项选择问题，涵盖了12个评估维度，揭示了现有MLLMs的局限性，并为未来的研究提供了见解。同时，将建立并持续维护一个排行榜，为社区提供评估和研究模型能力的平台。

MLLMs SEED-Bench 基准测试 排行榜 评估
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