Griffon-G：通过大型多模态模型桥接视觉语言与视觉中心任务
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。本研究解决了大型多模态模型（LMMs）在视觉中心任务与视觉语言任务之间缺乏统一的问题。提出了一种名为CCMD-8M的多维度策划和整合的多模态数据集，并介绍了Griffon-G模型，能够在单一端到端框架下处理两种任务，显著提升了训练效率。研究结果表明，Griffon-G在多模态基准测试中超越了现有的高级LMMs，展现了在复杂视觉中心任务中的专家级表现。
自ChatGPT发布以来，自然语言处理领域迅速发展，但大规模语言模型在不同语言和文化中的表现差异显著。本研究引入M5基准测试，评估41种语言下的视觉语言任务，强调高低资源语言的性能差异。
