BADGE:LLM 模型下的羽毛球报告生成与评估
原文中文,约500字,阅读约需2分钟。发表于: 。我们引入一个名为 BADGE 的新框架,利用大型语言模型自动生成和评估羽毛球比赛报告,并测试了不同输入数据类型和学习方法。比较评估结果表明 GPT-4 生成的报告更受青睐,为羽毛球报道中应用语言模型提供了基础,并可扩展至其他体育项目,促进体育推广。
视觉语言模型(MLLMs)的出现标志着人工智能应用程序的扩展,但评估其有效性面临挑战。为解决这个问题,引入了MLLM-Bench,一个创新基准,提供更全面的评估。对比评估结果显示,现有模型和GPT-4V之间存在性能差距。MLLM-Bench将推动开源社区在开发用户导向视觉语言模型方面取得进展。