Введение в MMLONGBENCH
Недавние достижения в области моделирования с длинным контекстом значительно улучшили возможности больших языковых моделей (LLMs) и больших моделей языка и изображения (LVLMs). Модели языка и изображения с длинным контекстом (LCVLMs) теперь способны обрабатывать сотни изображений и тысячи текстовых токенов за один проход. Однако разработка эффективных оценочных стандартов для этих моделей не успевает за их развитием, что вызывает неопределенность в их производительности в условиях длинного контекста.
Проблемы существующих стандартов
Текущие оценочные стандарты имеют несколько ограничений:
- Ограниченное покрытие задач.
- Недостаточное разнообразие типов изображений.
- Отсутствие контроля за длиной контекста.
- Оценка только одной длины контекста.
Представляем MMLONGBENCH
Исследователи из HKUST, Tencent AI Seattle Lab, Университета Эдинбурга, Miniml.AI и NVIDIA AI Technology Center предложили MMLONGBENCH, первый комплексный стандарт для оценки LCVLMs. Этот стандарт включает 13,331 примеров по пяти категориям задач, включая Visual RAG и Many-Shot In-Context Learning (ICL), охватывая как натуральные, так и синтетические типы изображений.
Методология и оценка
Для создания сценариев с длинным контекстом исследователи вставили золотые отрывки с ответами среди больших наборов отвлекающих отрывков, полученных из Википедии. Оценка MMLONGBENCH показала, что все модели сталкиваются с трудностями, причем закрытые модели, как правило, показывают лучшие результаты.
Заключение
Введение MMLONGBENCH является значительным шагом вперед в оценке LCVLMs в различных задачах. Этот стандарт предоставляет надежную основу для диагностики возможностей моделей и подчеркивает важные проблемы, с которыми сталкиваются современные модели.
Практические решения для бизнеса
Изучите, как технологии искусственного интеллекта могут изменить ваш подход к работе:
- Ищите процессы, которые можно автоматизировать, чтобы повысить эффективность.
- Определите важные ключевые показатели эффективности (KPI) для оценки влияния инвестиций в ИИ.
- Выбирайте инструменты, соответствующие вашим потребностям, и настраивайте их под свои цели.
- Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ.
Контактная информация
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей в области ИИ, подписывайтесь на наш Telegram.
Пример решения на базе ИИ
Посмотрите на практический пример решения на базе ИИ: бот для продаж, разработанный для автоматизации взаимодействия с клиентами и управления взаимодействиями на всех этапах клиентского пути.
