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HERM：基准测试及提升面向人类理解的多模态大型语言模型
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了MMEvol框架，通过感知、认知推理和交互进化提升多模态大型语言模型的数据质量，生成复杂多样的图像-文本数据集。在13个视觉-语言任务中，准确率平均提高3.1个百分点，并在九个任务上达到最先进水平。
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关键要点
- 本研究解决了多模态大型语言模型在数据质量上的瓶颈问题。
- 提出了MMEvol框架，通过感知、认知推理和交互进化提升数据质量。
- 生成了更复杂和多样化的图像-文本指令数据集。
- 在13个视觉-语言任务中，准确率平均提高3.1个百分点。
- 在九个任务上达到了最先进的表现。
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