Récemment, l'Université des sciences et technologies de Huazhong et d'autres institutions ont publié conjointement un nouveau benchmark pour les grands modèles multimodaux. Le benchmark couvre cinq tâches principales et 27 ensembles de données, fournissant une norme plus complète pour l'évaluation des grands modèles multimodaux. La publication de ce benchmark vise à promouvoir le développement de la technologie multimodale des grands modèles et à promouvoir son application dans divers domaines. Les résultats de l'évaluation du nouveau benchmark montrent que les modèles existants fonctionnent bien sur certaines tâches mais présentent encore des lacunes sur d'autres, ce qui constitue une référence importante pour les orientations de recherche futures.
L'Université des sciences et technologies de Huazhong et d'autres institutions ont publié une nouvelle référence pour les grands modèles multimodaux, couvrant cinq tâches principales et 27 ensembles de données. Les résultats de l'évaluation montrent d'excellentes performances sur des tâches telles que la reconnaissance de texte et la réponse aux questions de documents, mais il existe des défis en matière de dépendances sémantiques, de textes manuscrits et de textes multilingues. L'équipe de recherche a créé OCRBench pour évaluer plus précisément les capacités d'OCR et fournir des conseils pour le développement de grands modèles multimodaux. L'introduction d'OCRBench fournit aux chercheurs des outils complets pour promouvoir l'évaluation précise et l'amélioration des grands modèles multimodaux dans le domaine de l'OCR.
Ce résultat de recherche fournit non seulement une expérience précieuse pour le développement de grands modèles multimodaux, mais constitue également une base solide pour promouvoir l’application de la technologie de l’intelligence artificielle dans un plus large éventail de domaines. À l’avenir, nous espérons que davantage de recherches similaires nous aideront à mieux comprendre et appliquer les grands modèles multimodaux, réalisant ainsi des progrès révolutionnaires dans la technologie de l’intelligence artificielle.