MMLONGBENCH: Новый стандарт для моделей зрения и языка с длинным контекстом
Понимание моделей зрения и языка с длинным контекстом
Современные достижения в моделировании длинного контекста значительно улучшили производительность больших языковых моделей и моделей зрения-языка. Эти модели могут обрабатывать большие объемы данных, включая сотни изображений и тысячи текстовых токенов за одну операцию.
Проблемы с существующими стандартами
Текущие стандарты оценки имеют несколько серьезных ограничений:
- Узкое покрытие задач.
- Ограничения по типам изображений.
- Отсутствие контроля над длиной контекста.
- Оценка только на одной длине контекста.
Введение в MMLONGBENCH
MMLONGBENCH — это первый комплексный стандарт для моделей зрения и языка с длинным контекстом, который включает:
- 13,331 примеров по пяти категориям задач.
- Покрытие как естественных, так и синтетических типов изображений.
- Стандартизированные входные длины от 8K до 128K токенов.
Методология и процесс оценки
Исследователи использовали золотые отрывки с ответами, смешанными с отвлекающими отрывками из Википедии, для создания сценариев длинного контекста.
Ключевые выводы
Некоторые ключевые выводы из оценки MMLONGBENCH включают:
- Модели в целом плохо справлялись с задачами длинного контекста.
- Gemini-2.5-Pro превзошел другие модели на 20 пунктов в большинстве задач.
Рекомендации по внедрению
- Изучите, как искусственный интеллект может трансформировать ваш бизнес.
- Определите процессы, которые можно автоматизировать.
- Установите четкие ключевые показатели эффективности (KPI) для оценки влияния ваших инвестиций в ИИ.
- Выберите инструменты, соответствующие вашим целям.
- Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ.
Свяжитесь с нами
Если вам нужна помощь в интеграции ИИ в ваш бизнес, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru или подключитесь к нам в Telegram, X и LinkedIn.
