“`html
LMMS-EVAL: единая и стандартизированная мультимодальная система оценки искусственного интеллекта для прозрачных и повторяемых оценок
Фундаментальные большие языковые модели (LLM), такие как GPT-4, Gemini и Claude, продемонстрировали значительные возможности, соответствующие или превосходящие человеческую производительность. В этом контексте бенчмарки становятся сложными, но необходимыми инструментами для различения различных моделей и выявления их ограничений.
Оценки, которые являются прозрачными, стандартизированными и воспроизводимыми, являются неотъемлемыми, но в настоящее время не существует единой техники для языковых моделей или мульти-модальных моделей. Различные техники оценки с различной степенью подготовки данных, последующей обработки вывода и расчета метрик часто разрабатываются разработчиками моделей, что затрудняет прозрачность и воспроизводимость.
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 мульти-модальных моделей в целом. Более десяти мульти-модальных моделей и около 30 вариантов оцениваются LMMS-EVAL, охватывающий более 50 задач в различных контекстах. Он имеет унифицированный интерфейс для упрощения интеграции новых моделей и наборов данных, а также предлагает стандартизированный процесс оценки для обеспечения открытости и повторяемости.
Основные преимущества:
LMMS-EVAL – это единый набор оценки мульти-модальных моделей, оценивающий более десяти моделей с более чем 30 подвидами и охватывающий более 50 задач. Цель LMMS-EVAL – обеспечить беспристрастное и последовательное сравнение различных моделей путем упрощения и стандартизации процесса оценки.
Эффективная версия всего набора оценки называется LMMS-EVAL LITE. Устранение бесполезных данных снижает расходы, обеспечивая надежные и последовательные результаты с помощью тщательной оценки LMMS-EVAL. Поскольку LMMS-EVAL LITE сохраняет высокое качество оценки, это доступная альтернатива для глубоких оценок моделей.
Бенчмарк LIVEBENCH оценивает способность моделей к нулевой обобщенности на текущие события, используя актуальные данные из новостных и форумных веб-сайтов. LIVEBENCH предлагает доступный и широко применимый подход к оценке мульти-модальных моделей, обеспечивая их постоянную применимость и точность в постоянно меняющихся реальных ситуациях.
В заключение, надежные бенчмарки являются неотъемлемыми для развития искусственного интеллекта. Они предоставляют необходимую информацию для различения моделей, выявления недостатков и направления будущих разработок. Стандартизированные, четкие и повторяемые бенчмарки становятся все более важными по мере развития искусственного интеллекта, особенно в отношении мульти-модальных моделей. LMMS-EVAL, LMMS-EVAL LITE и LiveBench призваны закрыть пробелы в существующих системах оценки и облегчить непрерывное развитие искусственного интеллекта.
Проверьте статью и репозиторий на GitHub. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter и присоединиться к нашему Telegram-каналу и группе LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в Reddit и узнать о предстоящих вебинарах по искусственному интеллекту.
Пост LMMS-EVAL: единая и стандартизированная мультимодальная система оценки искусственного интеллекта для прозрачных и повторяемых оценок впервые появился на MarkTechPost.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте LMMS-EVAL: A Unified and Standardized Multimodal AI Benchmark Framework for Transparent and Reproducible Evaluations.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!