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梦幻 LLM：综合多模态理解与创作
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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
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。
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关键要点
- 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。
- SEED-Bench通过评估结果揭示现有MLLMs的局限性，为未来的研究提供见解。
- 研究开发了一个高级流程用于生成多项选择问题，整合了自动过滤和人工验证过程。
- 评估过程中无需人类或GPT的干预，能够客观且高效地评估模型性能。
- 将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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