Единая и стандартизированная система оценки искусственного интеллекта с мультимодальным подходом

 LMMS-EVAL: A Unified and Standardized Multimodal AI Benchmark Framework for Transparent and Reproducible Evaluations

“`html

LMMS-EVAL: единый и стандартизированный мультимодальный фреймворк для прозрачной и воспроизводимой оценки искусственного интеллекта

Фундаментальные большие языковые модели (LLM) такие как GPT-4, Gemini и Claude продемонстрировали заметные возможности, соответствующие или превосходящие человеческую производительность. В этом контексте бенчмарки становятся сложными, но необходимыми инструментами для различения различных моделей и выявления их ограничений. Комплексные оценки языковых моделей были проведены с целью изучения моделей в различных измерениях. Единый фреймворк оценки становится все более важным по мере того, как генеративный искусственный интеллект движется за пределы только языкового подхода, чтобы включать другие модальности.

LMMS-EVAL: стандартизированный и надежный набор бенчмарков для оценки мультимодальных моделей в целом

Для решения этой проблемы команда исследователей из LMMs-Lab Team и S-Lab, NTU, Сингапур, создала LMMS-EVAL, стандартизированный и надежный набор бенчмарков, предназначенный для оценки мультимодальных моделей в целом. Более десяти мультимодальных моделей и около 30 вариантов оцениваются LMMS-EVAL, охватывающий более 50 задач в различных контекстах. Он имеет единый интерфейс, чтобы упростить интеграцию новых моделей и наборов данных, и предлагает стандартизированный процесс оценки для обеспечения открытости и повторяемости.

LMMS-EVAL LITE и LiveBench: разнообразные и доступные методы оценки мультимодальных моделей

Понимая сложность достижения бенчмарка, который является свободным от загрязнений, недорогим и широко охватывающим, команда добавила LMMS-EVAL LITE и LiveBench в сцену оценки LMM. LMMS-EVAL LITE сосредотачивается на различных задачах и устраняет излишние экземпляры данных, предлагая доступную и всестороннюю оценку. LiveBench, с другой стороны, предоставляет дешевый и широко применимый метод проведения бенчмарков путем создания тестовых данных с использованием последней информации, полученной из новостных и интернет-форумов.

Оценка моделей в реальном времени и в условиях нулевой обучаемости

LMMS-EVAL представляет собой объединенный набор бенчмарков для оценки мультимодальных моделей, оценивающий более десяти моделей с более чем 30 подвидами и охватывающий более 50 задач. Цель LMMS-EVAL заключается в обеспечении беспристрастных и последовательных сравнений между различными моделями путем упрощения и стандартизации процесса оценки.

LMMS-EVAL LITE представляет собой эффективную версию всего набора оценок. Устранение бесполезных экземпляров данных снижает расходы, обеспечивая надежные и последовательные результаты с тщательной оценкой. Поскольку LMMS-EVAL LITE сохраняет высокое качество оценки, это доступная альтернатива для глубоких оценок моделей.

Бенчмарк LIVEBENCH оценивает способность моделей к нулевой обучаемости на текущих событиях, используя актуальные данные из новостных и форумных веб-сайтов. LIVEBENCH предлагает доступный и широко применимый подход для оценки мультимодальных моделей, обеспечивая их непрерывную применимость и точность в постоянно меняющихся реальных ситуациях.

Заключение

Надежные бенчмарки являются неотъемлемым элементом развития искусственного интеллекта. Они предоставляют необходимую информацию для различения моделей, выявления недостатков и направления будущих усовершенствований. Стандартизированные, четкие и повторяемые бенчмарки становятся все более важными по мере развития искусственного интеллекта, особенно в отношении мультимодальных моделей. LMMS-EVAL, LMMS-EVAL LITE и LiveBench призваны закрыть пробелы в существующих фреймворках оценки и способствовать непрерывному развитию искусственного интеллекта.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Улучшение математического мышления в ИИ с помощью дообучения

    Введение Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLMs) показывают, что они могут эффективно решать сложные математические задачи с минимальным количеством данных. Исследования, проведенные в UC Berkeley и Allen Institute for AI, разработали…

  • ReZero: Улучшение больших языковых моделей с помощью обучения с подкреплением

    Практические бизнес-решения на основе ReZero Введение в Retrieval-Augmented Generation (RAG) Использование RAG позволяет LLM получать актуальную информацию в реальном времени, что улучшает качество ответов. Это можно применить для улучшения обслуживания клиентов и ускорения…

  • Модель восприятия от Meta AI: новая эра в бизнесе с ИИ

    Модель восприятия языка Meta AI: Бизнес-перспектива Введение в Модель восприятия языка (PLM) Meta AI недавно запустила Модель восприятия языка (PLM), инновационную и открытую платформу для моделирования языка и визуальных данных. Эта модель направлена…

  • Firecrawl Playground: Инструменты для извлечения данных с веб-сайтов

    Firecrawl Playground: Практическое руководство по извлечению данных для бизнеса Введение Веб-скрапинг и извлечение данных необходимы для преобразования неструктурированного веб-контента в полезные инсайты. Firecrawl Playground упрощает этот процесс с помощью интуитивно понятного интерфейса, позволяя…

  • Запуск Perception Encoder от Meta AI: Упрощение визуального восприятия для бизнеса

    Преобразование бизнеса с помощью Perception Encoder от Meta AI Проблема общих визуальных энкодеров Современные AI-системы требуют сложных моделей визуального восприятия для выполнения различных задач. Традиционные модели часто зависят от множества целей предобучения, что…

  • IBM Granite 3.3: Революция в технологии распознавания речи

    Практические бизнес-решения с использованием Granite 3.3 Granite 3.3 от IBM предлагает множество возможностей для улучшения бизнес-процессов и повседневной жизни. Вот как это может помочь вашему бизнесу: 1. Автоматизация процессов Используйте возможности распознавания речи…

  • Практическое руководство по созданию агентов LLM для бизнес-приложений

    Введение OpenAI выпустила руководство по созданию агентов, которое предлагает структурированный подход для реализации автономных систем ИИ. Это руководство поможет инженерным и продуктовым командам эффективно использовать ИИ в бизнесе. Понимание агентов Агенты отличаются от…

  • Запуск Google Gemini 2.5 Flash: Новые Возможности для Бизнеса

    Практические бизнес-решения для внедрения Gemini 2.5 Flash Google представил Gemini 2.5 Flash, продвинутую модель ИИ с улучшенными возможностями рассуждений. Вот несколько практических решений для бизнеса, которые помогут улучшить результаты и повседневную жизнь. Шаг…

  • Создание модульного процесса оценки LLM с Google AI и LangChain

    Построение Модульного Оценочного Пайплайна LLM Введение Оценка больших языковых моделей (LLM) важна для повышения надежности и эффективности искусственного интеллекта в бизнесе. Этот подход позволяет систематически оценивать сильные и слабые стороны LLM по различным…

  • M1: Гибридная модель для эффективного reasoning в бизнесе

    M1: Новый Подход к Рассуждению Искусственного Интеллекта Понимание Необходимости Эффективных Моделей Рассуждения Эффективное рассуждение важно для решения сложных задач в таких областях, как математика и программирование. Традиционные модели на основе трансформеров показали значительные…

  • Рамки безопасности Zero Trust для защиты протокола контекста модели от отравления инструментов

    Улучшение безопасности ИИ: Рамки Zero Trust Введение Системы искусственного интеллекта (ИИ) все чаще взаимодействуют с данными в реальном времени, что делает необходимость в надежных мерах безопасности крайне важной. Рамки безопасности Zero Trust предлагают…

  • Загрузка наборов данных и дообучение моделей на Hugging Face Hub

    Практические решения для бизнеса с использованием ИИ Введение Использование платформы Hugging Face для загрузки и настройки наборов данных и моделей может значительно улучшить бизнес-процессы. Это позволяет компаниям создавать специализированные ИИ-решения, которые могут повысить…

  • Интеграция Figma с Cursor IDE для создания веб-страницы входа

    Интеграция Figma с Cursor IDE для веб-разработки Введение Интеграция инструментов дизайна, таких как Figma, с средами разработки, такими как Cursor IDE, может значительно повысить продуктивность. Используя Протокол Контекста Модели (MCP), разработчики могут упростить…

  • Pixel-SAIL: Революционная Модель для Задач Визуального И Языкового Восприятия

    Будущее моделей визуального языка: практические бизнес-решения Введение в Pixel-SAIL Недавние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) привели к разработке Pixel-SAIL, модели, которая улучшает понимание на уровне пикселей. Эта модель может значительно улучшить бизнес-процессы…

  • Оптимизация выбора данных для предварительного обучения LLM через DataDecide

    Преобразование производительности моделей ИИ через оптимизацию данных Понимание задачи выбора данных в предварительном обучении LLM Создание больших языковых моделей (LLM) требует значительных вычислительных ресурсов, особенно при тестировании различных предварительных наборов данных. Это приводит…

  • Новые модели OpenAI: o3 и o4-mini для бизнес-решений

    Практические бизнес-решения OpenAI Обзор новых моделей OpenAI OpenAI недавно запустила две инновационные модели, o3 и o4-mini, которые представляют собой значительные достижения в области искусственного интеллекта. Эти модели улучшают интеграцию мультимодальных входов, таких как…

  • DELSSOME: Ускорение биофизического моделирования мозга в 2000 раз с помощью глубокого обучения

    Революция в биофизическом моделировании мозга с использованием DELSSOME Введение в биофизические модели мозга Биофизические модели мозга необходимы для понимания сложных процессов его работы. Они связывают клеточную динамику нейронов с крупномасштабной активностью мозга. Однако…

  • Codex CLI: Преобразование естественного языка в код для разработчиков

    Введение в Codex CLI Командные интерфейсы (CLI) являются важными инструментами для разработчиков, позволяя эффективно управлять системами и автоматизировать процессы. Однако они требуют точного синтаксиса и глубокого понимания команд, что может быть сложно для…