Недавно Хуачжунский университет науки и технологий и другие учреждения совместно выпустили новый тест для мультимодальных больших моделей. Этот тест охватывает пять основных задач и 27 наборов данных, обеспечивая более полный стандарт для оценки мультимодальных больших моделей. Выпуск этого теста направлен на содействие развитию технологии мультимодальных больших моделей и популяризацию ее применения в различных областях. Результаты оценки нового эталона показывают, что существующие модели хорошо справляются с некоторыми задачами, но все же имеют недостатки в других, что является важным ориентиром для будущих направлений исследований.
Хуачжунский университет науки и технологий и другие учреждения выпустили новый эталон для мультимодальных больших моделей, охватывающий пять основных задач и 27 наборов данных. Результаты оценки показывают отличную производительность в таких задачах, как распознавание текста и ответы на вопросы в документах, но существуют проблемы с семантическими зависимостями, рукописными текстами и многоязычными текстами. Исследовательская группа создала OCRBench для более точной оценки возможностей оптического распознавания символов и предоставления рекомендаций по разработке мультимодальных больших моделей. Внедрение OCRBench предоставляет исследователям комплексные инструменты для точной оценки и улучшения мультимодальных больших моделей в области оптического распознавания символов.
Этот результат исследования не только дает ценный опыт для разработки мультимодальных больших моделей, но и закладывает прочную основу для продвижения применения технологий искусственного интеллекта в более широком спектре областей. В будущем мы ожидаем, что больше подобных исследований помогут нам лучше понять и применять мультимодальные большие модели, тем самым достигнув прорывного прогресса в технологии искусственного интеллекта.