Мультимодальные модели больших языков (MLLMs)

Мультимодальные модели больших языков (MLLMs) улучшают интеграцию обработки естественного языка (NLP) и компьютерного зрения, что важно для анализа визуальных и текстовых данных. Они ценны для анализа сложных графиков в научных статьях, финансовых отчетах и других документах.

Проблема и решение

Однако существующие наборы данных часто недостаточно точны для оценки реальной производительности этих моделей. Это связано с отсутствием разнообразных и реалистичных наборов данных, отражающих реальные сценарии, что критично для оценки реальной производительности этих моделей.

CharXiv: новый подход

Исследователи из Принстонского университета, Университета Висконсина и Университета Гонконга представили CharXiv – комплексный набор данных для более реалистичной и сложной оценки производительности MLLM. CharXiv включает 2 323 графика из статей arXiv по различным предметам и типам графиков, а также вопросы, требующие детального визуального и числового анализа.

Оценка и результаты

В результате тестов CharXiv было обнаружено значительное различие в производительности между открытыми и закрытыми моделями. Это подчеркивает необходимость более надежных и сложных наборов данных, подобных CharXiv, для дальнейших достижений в этой области.

Выводы

CharXiv позволяет более точно оценить производительность MLLM в интерпретации сложных графиков. Обнаруженные разрывы в производительности подчеркивают необходимость дальнейших исследований и улучшений в этой области.

Решения от Flycode.ru

Если ваша компания хочет использовать ИИ для улучшения бизнеса, обратитесь к нам. Мы поможем внедрить ИИ-решения, начиная с малых проектов и постепенно расширяя автоматизацию.

Попробуйте наш ИИ-ассистент в продажах, который поможет в общении с клиентами и генерации контента. Узнайте, как ИИ может изменить ваши бизнес-процессы с помощью решений от Flycode.ru.