AIR-Bench: 大规模音频语言模型的生成理解基准评估
原文中文,约500字,阅读约需2分钟。发表于: 。近期,为人 - 音频交互所提出的指令遵循型音频语言模型引起了广泛关注。然而,由于缺乏评估以音频为中心的交互能力的基准,这一领域的发展受阻。本文引入了 AIR-Bench(音频指令评测基准),这是首个旨在评估音频语言模型在理解各种类型音频信号(包括人声、自然声音和音乐)以及在文本格式下与人类互动方面的能力的基准。AIR-Bench 包括两个维度:基础和对话评测。通过实验证明,使用 GPT-4...
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,涵盖了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,为未来的研究提供见解。