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Understanding the Role of Large Language Models in Multimodal Evaluation Benchmarks
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了多模态大型语言模型（MLLMs）评估中的问题，强调视觉输入的重要性。通过改进评估协议和自动知识识别技术，研究发现知识增强管道显著提升了性能，揭示了LLM在MLLM中的关键作用。
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关键要点
- 本研究探讨了多模态大型语言模型（MLLMs）评估中的问题，特别是对多模态推理能力的过度依赖。
- 研究提出了改进的评估协议和自动知识识别技术，以强调视觉输入的重要性。
- 发现当前评估基准可能忽视视觉输入的影响，LLM骨干知识不足显著影响性能。
- 知识增强管道的应用显著提升了模型性能，揭示了LLM在MLLM中的关键作用。
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