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BLINK：多模态大型语言模型具备视觉但无感知能力
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原文中文，约2300字，阅读约需6分钟。
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内容提要
本文探讨了多模态大型语言模型（MLLMs）在视觉和语言任务中的表现，提出了“视觉描述提示法”和特征混合方法，以提升视觉能力。研究显示，现有模型在视觉推理和理解方面存在缺陷，准确率普遍低于50%。为此，开发了多个基准测试（如MMStar和MLLM-Bench），以评估模型在复杂任务中的能力，推动多模态系统的进步。
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关键要点
- 多模态大型语言模型（MLLMs）在视觉和语言任务中的表现存在一致性与独立性。
- 提出了“视觉描述提示法”，有效提高了视觉相关任务的性能。
- 现有模型在视觉能力方面存在系统性缺陷，准确率普遍低于50%。
- 开发了多个基准测试（如MMStar和MLLM-Bench）以评估模型在复杂任务中的能力。
- MMStar基准测试评估了16个主要的LVLM，调查了数据泄漏和多模态增益。
- 引入了新颖的基准测试，评估多模态大型语言模型在预测推理能力方面的表现。
- 研究发现多个MLLMs在单一图像上表现良好，但在图像对的比较中，只有GPT-4V表现优异。
- GAOKAO-MM基准评估了10个大型视觉语言模型，发现它们的准确率均低于50%。
- MLLM-Bench提供了更全面的评估，反映用户体验，推动开源社区的发展。
- 评估方法利用大视觉语言模型作为评判者，提供了对多模态对话质量的直接评估。
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延伸问答
多模态大型语言模型（MLLMs）在视觉任务中的表现如何？
现有的多模态大型语言模型在视觉推理和理解方面存在系统性缺陷，准确率普遍低于50%。
什么是“视觉描述提示法”？
“视觉描述提示法”是一种提高视觉相关任务性能的方法，旨在改善多模态大型语言模型的视觉能力。
MMStar基准测试的目的是什么？
MMStar基准测试旨在评估多模态大型语言模型的多模态能力，并调查数据泄漏和实际多模态增益。
GAOKAO-MM基准测试的发现是什么？
GAOKAO-MM基准测试评估了10个大型视觉语言模型，发现它们的准确率均低于50%。
MLLM-Bench的设计有什么特点？
MLLM-Bench设计旨在更准确地反映用户体验，并提供对模型性能更全面的评估，涵盖多种场景。
当前多模态大型语言模型在预测推理方面的表现如何？
当前流行的多模态大型语言模型在预测推理任务中的能力尚未得到充分探索，存在优缺点。
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