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        多模態模型評測框架lmms-eval發布!全面覆蓋,低成本,零污染

        AIGC動態11個月前發布 機器之心
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        多模態模型評測框架lmms-eval發布!全面覆蓋,低成本,零污染

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        原標題:多模態模型評測框架lmms-eval發布!全面覆蓋,低成本,零污染
        關鍵字:模型,數據,報告,測試,問題
        文章來源:機器之心
        內容字數:0字

        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隨著大模型研究的深入,如何將其推廣到更多的模態上已經成為了學術界和產業界的熱點。最近發布的閉源大模型如 GPT-4o、Claude 3.5 等都已經具備了超強的圖像理解能力,LLaVA-NeXT、MiniCPM、InternVL 等開源領域模型也展現出了越來越接近閉源的性能。
        在這個「畝產八萬斤」,「10 天一個 SoTA」的時代,簡單易用、標準透明、可復現的多模態評估框架變得越來越重要,而這并非易事。
        為解決以上問題,來自南洋理工大學 LMMs-Lab 的研究人員聯合開源了 LMMs-Eval,這是一個專為多模態大型模型設計的評估框架,為多模態模型(LMMs)的評測提供了一站式、高效的解決方案。代碼倉庫: https://github.com/Evolvin


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