GRAB：大型多模态模型的图分析基准挑战
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。本研究解决了现有基准评估不足以应对下一代大型多模态模型的问题，并提出了GRAB，一个专为图分析设计的全新基准。研究发现，针对2170个合成问题的评估中，最高模型仅获得21.7%的分数，表明该基准具有很大挑战性，未来可促进该领域的进步。
自然语言处理领域取得进展，但多语言多文化环境下的语言模型表现差异明显。研究引入了M5基准测试，包括八个数据集和五个任务，评估了LLMs。研究发现高资源语言和低资源语言之间存在任务无关性能差异，并指出在多语言环境中，较大的模型不一定表现更好。
