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豆包大模型團隊發布全新Detail Image Caption評估基準,提升VLM Caption評測可靠性

AIGC動態1年前 (2024)發布 機器之心
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豆包大模型團隊發布全新Detail Image Caption評估基準,提升VLM Caption評測可靠性

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原標題:豆包模型團隊發布全新Detail Image Caption評估基準,提升VLM Caption評測可靠性
關鍵字:字節跳動,模型,指標,數據,豆包
文章來源:機器之心
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內容摘要:


AIxiv專欄是機器之心發布學術、技術內容的欄目。過去數年,機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內容,覆蓋全球各大高校與企業的頂級實驗室,有效促進了學術交流與傳播。如果您有優秀的工作想要分享,歡迎投稿或者聯系報道。投稿郵箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.com當前的視覺語言模型(VLM)主要通過 QA 問答形式進行性能評測,而缺乏對模型基礎理解能力的評測,例如 detail image caption 性能的可靠評測手段。
針對這一問題,中科院、北大和字節豆包大模型團隊發布了 DetailCaps-4870 數據集,并提出了一種有效的評估指標 CAPTURE,取得了開源評估指標中最高的專家評價一致性,并低成本實現了與 GPT-Eval 可比的效果。論文:https://arxiv.org/abs/2405.19092
數據集:https://huggingface.co/datasets/foundation-multimodal-models/DetailCaps-4870
代碼:https://github.c


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