集成500+多模態(tài)現(xiàn)實任務(wù)！全新MEGA-Bench評測套件：CoT對開源模型反而有害？

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關(guān)鍵字：任務(wù),模型,能力,高效,樣本
文章來源：新智元
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新智元報道編輯：LRST
【新智元導(dǎo)讀】MEGA-Bench是一個包含500多個真實世界任務(wù)的多模態(tài)評測套件，為全面評估AI模型提供了高效工具。研究人員發(fā)現(xiàn)，盡管頂級AI模型在多個任務(wù)中表現(xiàn)出色，但在復(fù)雜推理和跨模態(tài)理解方面仍有提升空間。?
隨著人工智能技術(shù)的進步，多模態(tài)大模型正逐漸應(yīng)用于多個領(lǐng)域，極大地提升了機器在視覺、文本等多種信息模式下的理解和生成能力。這些模型不僅用于對話、圖片標(biāo)注、視頻分析等較常見的任務(wù)，還被廣泛應(yīng)用在復(fù)雜場景中，如程序編寫、醫(yī)療影像診斷、自動駕駛、虛擬助手中的多模態(tài)交互，甚至用于游戲策略分析與操作應(yīng)用程序。
然而，全面、系統(tǒng)地評測多模態(tài)大模型的能力需要投入大量的資源。
最近，加拿大滑鐵盧大學(xué)TIGER Lab的MEGA-Bench團隊的研究人員提出了一個全新的評測套件，集成了500多種任務(wù)，涵蓋廣泛的多模態(tài)任務(wù)場景，支持多種輸入和輸出格式，以一個相對較低的測試成本為模型產(chǎn)生詳盡的多維度分析報告，旨在為多模態(tài)模型的全面能力評估提供一個更加高效且不失全面性的工具。項目主頁：https://tiger-ai-lab.github.io/MEGA-Bench/
論

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