Recentemente, a Universidade de Ciência e Tecnologia de Huazhong e outras instituições lançaram em conjunto um novo benchmark para grandes modelos multimodais. O benchmark abrange cinco tarefas principais e 27 conjuntos de dados, fornecendo um padrão mais abrangente para a avaliação de grandes modelos multimodais. O lançamento deste benchmark visa promover o desenvolvimento de tecnologia multimodal de grandes modelos e promover a sua aplicação em diversos campos. Os resultados da avaliação do novo parâmetro de referência mostram que os modelos existentes têm um bom desempenho em algumas tarefas, mas ainda apresentam deficiências noutras, o que fornece uma referência importante para futuras direções de investigação.
A Universidade de Ciência e Tecnologia de Huazhong e outras instituições lançaram uma nova referência para grandes modelos multimodais, abrangendo cinco tarefas principais e 27 conjuntos de dados. Os resultados da avaliação mostram excelente desempenho em tarefas como reconhecimento de texto e resposta a perguntas de documentos, mas existem desafios em dependências semânticas, textos manuscritos e textos multilíngues. A equipe de pesquisa construiu o OCRBench para avaliar com mais precisão as capacidades de OCR e fornecer orientação para o desenvolvimento de grandes modelos multimodais. A introdução do OCRBench fornece aos pesquisadores ferramentas abrangentes para promover a avaliação precisa e o aprimoramento de grandes modelos multimodais na área de OCR.
Este resultado de investigação não só proporciona uma experiência valiosa para o desenvolvimento de grandes modelos multimodais, mas também estabelece uma base sólida para promover a aplicação da tecnologia de inteligência artificial numa gama mais ampla de campos. No futuro, esperamos que mais pesquisas semelhantes nos ajudem a compreender e aplicar melhor modelos multimodais de grande porte, alcançando assim um progresso revolucionário na tecnologia de inteligência artificial.