多模态大型语言模型的评估综述
原文中文,约500字,阅读约需2分钟。发表于: 。本研究针对多模态大型语言模型(MLLMs)评估方法的不足,进行了系统的综述。通过分析评估内容、基准和步骤,提供了研究人员在促进更强大和可靠的MLLMs发展中的重要见解,强调评估在这一领域的关键性。研究结果可能为实现人工通用智能铺平道路。
视觉语言模型(MLLMs)的出现是人工通用智能(AGI)追求的重要里程碑。MLLM-Bench是一个创新基准,用于评估MLLMs的有效性。对比评估结果显示,现有模型和GPT-4V之间存在显著性能差距。MLLM-Bench将推动开源社区在用户导向视觉语言模型方面取得进展。