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Traveling Across Languages: Benchmarking Cross-Lingual Consistency in Multimodal Large Language Models
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内容提要
本研究提出了新的基准KnowRecall和VisRecall，用于评估多模态大语言模型在不同语言间的一致性。KnowRecall关注全球地标的文化和历史知识一致性，VisRecall检验视觉记忆一致性。实验结果显示，现有模型在跨语言一致性方面仍存在困难，需要开发更具多语言和文化意识的模型。
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关键要点
- 本研究提出了新的基准KnowRecall和VisRecall，用于评估多模态大语言模型在不同语言间的一致性。
- KnowRecall专注于评估15种语言中关于全球地标的文化和历史知识一致性。
- VisRecall通过描述地标外观在9种语言中检验视觉记忆一致性。
- 实验结果显示，现有模型在跨语言一致性方面仍存在困难。
- 研究强调了开发更具多语言和文化意识的模型的必要性。
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