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SEED-Story：利用大型语言模型进行多模式长篇故事生成
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
最近的研究关注生成式多模态大型语言模型（MLLMs），通过引入SEED-Bench基准测试解决了MLLMs生成理解评估问题。SEED-Bench包含19K个准确的多项选择问题，涵盖12个评估维度，包括图像和视频模态的理解。评估结果揭示了现有MLLMs的局限性，希望SEED-Bench能为未来的研究提供见解。建立并持续维护一个排行榜，为社区提供评估和研究模型能力的平台。
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关键要点
- 生成式多模态大型语言模型（MLLMs）是当前研究的重点，展示了出色的理解和生成能力。
- 引入SEED-Bench基准测试，解决了MLLMs生成理解的评估问题。
- SEED-Bench包含19K个多项选择问题，涵盖12个评估维度，包括图像和视频模态的理解。
- 开发了高级流程生成多项选择问题，整合自动过滤和人工验证过程。
- 通过人类注释导出的多项选择问题可以客观评估模型性能，无需人类或GPT干预。
- 评估了18个模型在12个维度上的性能，揭示现有MLLMs的局限性。
- 希望SEED-Bench能为未来的研究提供见解，并建立排行榜为社区提供评估平台。
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