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MileBench: 在长上下文中评测多语言大型语言模型
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了ench多模式基准测试，用于评估ML在网页任务中的能力。通过在ench上评估14个开源MLLMs，揭示了重要挑战和性能差距。进一步分析突出了当前MLLMs的限制，包括缺乏基础知识和在低分辨率图像输入下表现不佳。ench将成为研究界宝贵的资源，并为创建更强大和多功能的MLLMs做出贡献。
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关键要点
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多模式大型语言模型在网页相关任务中表现出潜力，但评估其性能仍然具有挑战性。
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引入了名为ench的多模式基准测试，旨在评估ML在网页任务中的能力。
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在ench上评估了14个开源MLLMs，揭示了重要挑战和性能差距。
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当前MLLMs的限制包括在文本丰富环境中缺乏基础知识和在低分辨率图像输入下表现不佳。
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ench将成为研究界宝贵的资源，促进更强大和多功能的MLLMs的创建。
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