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Cambrian-1：全面开放、以视觉为中心的多模态 LLMs 研究
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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LLM中的世界知识。2）在LLM和LVLM训练中存在数据泄漏。为解决这些问题，提出了MMStar，一个由人工精选的多模态基准。在MMStar上评估了16个LVLM，调查了它们的多模态能力、数据泄漏和实际多模态增益。
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关键要点
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研究发现视觉内容对很多样本来说是不必要的，答案可以从问题和选项中推断或来自LLM的世界知识。
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LLM和LVLM训练中存在数据泄漏的问题。
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为了解决上述问题，提出了MMStar，一个由人工精选的多模态基准。
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MMStar具有6个核心能力和18个详细方向，评估了16个主要的LVLM。
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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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