BriefGPT - AI 论文速递
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Molmo和PixMo：面向最先进的多模态模型的开放权重与开放数据
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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
自ChatGPT发布以来，大规模语言模型在多模态领域取得进展，但在不同语言和文化背景下表现差异明显。为此，研究引入M5基准测试，评估多语言和多文化环境中的视觉语言任务。M5涵盖41种语言，专注少数语言和文化多样性。研究发现，高资源语言与低资源语言间存在性能差异，且更大模型不一定优于小模型。
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关键要点
- 自ChatGPT发布以来，自然语言处理领域取得快速进展，尤其是在大规模语言模型及其多模态对应模型方面。
- LLMs在不同语言和文化背景下表现出明显的性能差异，尤其在纯文本基准测试中。
- 本研究引入M5基准测试，旨在评估多语言和多文化环境中的视觉语言任务，填补现有研究空白。
- M5基准测试包括八个数据集，涵盖五个任务和41种语言，专注于少数语言和文化多样性。
- 研究引入两个新的数据集M5-VGR和M5-VLOD，包含视觉语言异常检测任务，评估模型表现未显著超过随机基线。
- 评估结果显示高资源语言与低资源语言之间存在大量任务无关的性能差异。
- 在多语言环境中，更大的模型不一定优于小模型。
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