«`html
Оценка мультимодальных больших языковых моделей (MLLMs) в текстово-насыщенных сценариях
Оценка мультимодальных больших языковых моделей (MLLMs) в текстово-насыщенных сценариях крайне важна, учитывая их возрастающую универсальность. Однако текущие бенчмарки в основном оценивают общее визуальное понимание, не учитывая тонкие вызовы текстово-насыщенного контента. MLLMs, такие как GPT-4V, Gemini-Pro-Vision и Claude-3-Opus, демонстрируют впечатляющие возможности, но лишены всесторонней оценки в текстово-насыщенных контекстах. Понимание текста внутри изображений требует интерпретации текстовых и визуальных подсказок, вызов, который еще не был строго рассмотрен.
SEED-Bench-2-Plus
SEED-Bench-2-Plus, разработанный исследователями из Tencent AI Lab, ARC Lab, Tencent PCG и Китайского университета Гонконга, Шэньчжэнь, является специализированным бенчмарком для оценки понимания MLLMs текстово-насыщенного визуального контента. Он состоит из 2,3 тыс. тщательно разработанных вопросов с множественным выбором, охватывающих три широких категории: диаграммы, карты и веб, охватывающие разнообразные реальные сценарии. Человеческие аннотаторы обеспечивают точность, и оценка включает 34 ведущих MLLMs, таких как GPT-4V, Gemini-Pro-Vision и Claude-3-Opus.
Последние исследования
Последние исследования показали всплеск MLLMs, нацеленных на улучшение понимания текста и изображений. В то время как некоторые исследования интегрируют видеовходы, другие сосредотачиваются на создании изображений из текста. Однако профессионализм этих моделей в текстово-насыщенных контекстах все еще нуждается в изучении. SEED-Bench-2-Plus устраняет этот пробел, предлагая всесторонний бенчмарк для оценки производительности MLLMs в понимании текстово-насыщенного визуального контента. В отличие от существующих бенчмарков, SEED-Bench-2-Plus охватывает широкий спектр реальных сценариев и избегает предвзятости, внесенной человеческими аннотаторами, предоставляя ценный инструмент для объективной оценки и развития в этой области.
Комплексный бенчмарк
SEED-Bench-2-Plus представляет собой комплексный бенчмарк, включающий 2 тыс. вопросов с множественным выбором по трем основным категориям: диаграммы, карты и веб. Каждая категория охватывает различные типы данных, всего 63. Набор данных тщательно подобран, включая диаграммы, карты и скриншоты веб-сайтов, насыщенные текстовой информацией. С использованием GPT-4V вопросы генерируются и дополнительно уточняются человеческими аннотаторами. Оценка осуществляется стратегией ранжирования ответов, оценивая производительность MLLMs на основе вероятности разработки правильного ответа для каждого варианта выбора. В отличие от предыдущих методов, этот подход избегает зависимости от способностей модели следовать инструкциям и смягчает влияние порядка выбора вариантов множественного выбора на производительность.
Заключение
SEED-Bench-2-Plus — это комплексный бенчмарк для оценки MLLMs в текстово-насыщенных контекстах. С 2 тыс. человечески аннотированных вопросов с множественным выбором, охватывающих 63 типа данных в трех широких категориях, он предлагает полноценную платформу оценки. Изучив 31 открытый и три закрытых источника MLLMs, были получены ценные инсайты, которые могут направить будущие исследования. Как дополнение к SEED-Bench-2, как набор данных, так и код оценки общедоступны, сопровождаются лидербордом для стимулирования развития в понимании текстово-насыщенного визуального контента с MLLMs.
SEED-Bench-2-Plus: обширный бенчмарк, специально разработанный для оценки мультимодальных больших языковых моделей (MLLMs) в текстово-насыщенных сценариях
Если вы стремитесь к лидерству в своей отрасли и хотите видеть свою компанию на передовых позициях на рынке, воспользуйтесь возможностями ИИ с SEED-Bench-2-Plus: обширный бенчмарк, специально разработанный для оценки мультимодальных больших языковых моделей (MLLMs) в текстово-насыщенных сценариях.
Искусственный интеллект открывает новые горизонты в маркетинге, позволяя компаниям переосмыслить подходы к взаимодействию с клиентами. Освойте инструменты автоматизации, которые могут улучшить пользовательский опыт на каждом этапе взаимодействия: от первичного контакта до постоянного обслуживания. Определите KPI, которые ИИ поможет вам улучшить, будь то увеличение конверсии, повышение удержания клиентов или оптимизация рекламных кампаний.
Выбирайте ИИ-решения, которые наилучшим образом соответствуют вашим маркетинговым целям. Начните с малого, запуская пилотные проекты, чтобы тестировать эффективность и адаптировать стратегии на лету.
Если вам нужна помощь в выборе подходящего ИИ-решения или внедрении его в вашу маркетинговую стратегию, свяжитесь с нами через наш Telegram канал.
Познакомьтесь с нашим ИИ-ассистентом для продаж на sailes.ru, который умеет автоматически обрабатывать запросы клиентов, создавать маркетинговый контент и уменьшать нагрузку на вашу команду.
«`
