
真相了!大模型解数学题和人类真不一样:死记硬背、知识欠缺明显,GPT-4o表现最佳
真相了!大模型解数学题和人类真不一样:死记硬背、知识欠缺明显,GPT-4o表现最佳随着人工智能技术的快速发展,能够处理多种模态信息的多模态大模型(LMMs)逐渐成为研究的热点。通过整合不同模态的信息,LMMs 展现出一定的推理和理解能力,在诸如视觉问答、图像生成、跨模态检索等任务中表现出色。
来自主题: AI技术研报
9644 点击 2024-07-23 16:34
随着人工智能技术的快速发展,能够处理多种模态信息的多模态大模型(LMMs)逐渐成为研究的热点。通过整合不同模态的信息,LMMs 展现出一定的推理和理解能力,在诸如视觉问答、图像生成、跨模态检索等任务中表现出色。
最近,多模态大模型(LMM)取得了一系列引人注目的成就,特别是在视觉 - 语言任务上的表现令人瞩目。它们的成功不仅展现了多模态大模型在各个领域的实用性和灵活性,也为更多视觉场景下的应用探索了新的道路。
华中科技大学联合华南理工大学、北京科技大学等机构的研究人员对14个主流多模态大模型进行了全面测评,涵盖5个任务,27个数据集。
近期,随着多模态大模型(LMM) 的能力不断进步,评估 LMM 性能的需求也日益增长。与此同时,在中文环境下评估 LMM 的高级知识和推理能力的重要性更加突出。