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MM-SAP：评估多模态大型语言模型在感知领域自感知能力的综合基准
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
最近的研究关注生成式多模态大型语言模型（MLLMs），通过引入名为SEED-Bench的基准测试解决了MLLMs生成理解的评估问题。该基准测试包含19K个准确的多项选择问题，涵盖了12个评估维度，包括图像和视频模态的理解。通过评估结果揭示了现有MLLMs的局限性，并建立了一个排行榜为社区提供评估和研究模型能力的平台。
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关键要点
- 生成式多模态大型语言模型（MLLMs）是一个关键的研究领域，展示了出色的理解和生成能力。
- 引入了名为SEED-Bench的基准测试，解决了MLLMs生成理解的评估问题。
- SEED-Bench包含19K个准确的多项选择问题，涵盖12个评估维度，包括图像和视频模态的理解。
- 开发了一个高级流程用于生成多项选择问题，整合了自动过滤和人工验证过程。
- 通过人类注释导出的多项选择问题可以客观且高效地评估模型性能，无需人类或GPT的干预。
- 评估了18个模型在所有12个维度上的性能，揭示了现有MLLMs的局限性。
- 希望SEED-Bench为未来的研究提供见解，并建立一个排行榜为社区提供评估和研究模型能力的平台。
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