MMT-Bench：一个综合评估大型视觉语言模型向多任务人工通用智能发展的多模态基准
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。该研究介绍了 MMT-Bench，这是一个综合性评估基准，旨在评估大规模视觉 - 语言模型（LVLM）在多种跨领域的多模态任务上的能力，并促进下一代通用多模态智能基础模型的发展。
本文介绍了ench多模式基准测试，用于评估近年来在网页任务中的多模式大型语言模型的能力。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。ench将成为研究界宝贵的资源，并为创建更强大和多功能的网页相关应用的MLLMs做出贡献。
