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NVLM：开放前沿级多模态大语言模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过研究评估作品，发现两个问题：1）视觉内容对于很多样本来说是不必要的；答案可以从问题和选项中推断出来，或者来自于世界知识。2）在训练中存在数据泄漏。为解决这些问题，提出了MMStar，一个具有6个核心能力和18个详细方向的多模态基准。在MMStar上评估了16个主要的LVLM，并调查了它们的数据泄漏和实际多模态增益。
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关键要点
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通过研究评估作品，发现视觉内容对于很多样本来说是不必要的。
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答案可以从问题和选项中推断出来，或来自于LLM中的世界知识。
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在LLM和LVLM训练中存在意外的数据泄漏。
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为了解决这些问题，提出了MMStar，一个具有6个核心能力和18个详细方向的多模态基准。
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在MMStar上评估了16个主要的LVLM，以评估它们的多模态能力。
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通过提出的指标在7个基准上调查了LVLM的数据泄漏和实际多模态增益。
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