梦幻 LLM:综合多模态理解与创作
原文中文,约500字,阅读约需2分钟。发表于: 。DreamLLM 是第一个能够生成自由排列内容的多模态大型语言模型,通过直接采样原始多模态空间中的语言和图像后验概率的生成建模,以及对原始的、交叉排列的文档进行建模,从而实现了在多模态理解和生成之间被经常忽视的协同作用,它的全面实验突显了其作为零样本多模态通用模型的卓越性能。
SEED-Bench是一个基准测试,用于评估生成式多模态大型语言模型(MLLMs)的生成理解能力。该测试包含19K个准确的多项选择问题,涵盖了12个评估维度,包括图像和视频模态的理解。通过评估结果揭示现有MLLMs的局限性,SEED-Bench为未来的研究提供见解。同时,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。