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MMMU

多学科多模态理解与推理基准评估专家级AGI

MMMU是一个新型基准测试,设计用于评估多模态模型在多学科任务中的表现,特别是需要大学水平的学科知识和深思熟虑的推理能力。该基准包含11.5K道来自大学考试、测验和教材的多模态题目,覆盖艺术设计、商业、科学、健康医学、人文社会科学及技术工程六大领域。不同于现有基准,MMMU专注于高级感知和领域特定知识的推理,挑战模型执行专家级任务。评估14个开源LMM和GPT-4V(ision)显示,即使是最先进的模型其准确率仅为56%,表明有巨大改进空间。

LLaMA-Cult-and-More - 最新大模型参数、微调数据和硬件需求解析
AnthropicEfficient训练GithubMetaOpenAI多模态LLM开源项目
LLaMA-Cult-and-More项目详细介绍了最新大模型的参数数量、微调数据集与技术,并提供LLM对齐后训练的实用指南,包括数据集、基准数据集和高效训练库。从预训练模型到后训练模型,项目涵盖了许多有趣的内容,帮助您了解关键功能和最新进展。
GLM-4 - 多语言支持与长文本处理能力
AI对话GLM-4Github多模态大语言模型开源项目长文本
GLM-4-9B系列是智谱AI推出的开源预训练模型,包括基础版、支持128K上下文的Chat版、1M长文本版及多模态版。该系列支持26种语言,在语义理解、数学计算、逻辑推理等多项评测中表现优异。GLM-4-9B-Chat具备网页浏览、代码执行等功能,GLM-4V-9B则增加了视觉理解能力。这些模型在多项基准测试中均超越了同规模竞品。
MGM-7B - 基于LLaMA的开源多模态图文理解生成模型
GithubHuggingfaceMGM-7B人工智能图像理解多模态模型大语言模型开源项目模型
MGM-7B是基于LLaMA架构开发的多模态语言模型,通过Vicuna模型微调实现高清图像理解和生成能力。作为MGM系列的组成部分,该开源项目提供了从2B到34B多个参数规模版本,支持密集模型和MoE模型架构。模型使用多模态指令数据集训练,适用于计算机视觉和自然语言处理研究。
Awesome-LLMs-meet-Multimodal-Generation - 大语言模型与多模态生成编辑技术综述
GithubLLM图像生成多模态生成开源项目视频生成语音生成
本项目综述了大语言模型在多模态生成和编辑领域的应用。涵盖图像、视频、3D和音频等多种模态,重点介绍基于大语言模型的技术。同时探讨多模态代理、理解和安全性问题。为研究人员提供全面资源,展示大语言模型在多模态内容创作中的最新进展。
chinese-llm-benchmark - 中文大模型性能基准测试与排行榜
CLiBGithub中文大模型开源模型开源项目能力排行评测榜单
项目持续更新,目前已评测113个中文大模型,包括GPT-4、文心一言、通义千问等商用模型和百川、Qwen、GLM等开源模型。评测维度全面,涵盖分类、信息抽取、阅读理解、数据分析、中文编码效率等。提供综合能力和细分能力排行榜,并开放原始评测数据。为选择和研究中文大模型提供客观依据。
llmeval-1 - 系统评估中文大语言模型的创新研究项目
GithubLLMEVAL-1大模型大语言模型评测开源项目排行榜评测方法
LLMEVAL-1项目致力于系统研究大语言模型评价方法。该项目涵盖17个大类、453个问题,内容包括事实性问答、阅读理解和框架生成等多个领域。评测采用分项和对比两种方式,从正确性、流畅性、信息量、逻辑性和无害性五个维度进行。LLMEVAL-1通过结合众包和专业评测,为中文大语言模型提供了全面、客观的评估基准。
MultiBench - 多模态学习的多尺度标准基准
BenchmarkGithubMultiBenchMultimodal学习开源项目数据集深度学习
MultiBench是一个系统化、统一的大规模基准,用于多模态表征学习,覆盖15个数据集、10种模态、20个预测任务和6个研究领域。它提供自动化的端到端机器学习管道,简化数据加载、实验设置和模型评估,确保在真实世界中的适用性和鲁棒性。
Awesome-LLM-Reasoning - 探索语言模型与多模态大型语言模型的推理能力汇编
Awesome LLM ReasoningGithub多模态推理大语言模型开源项目技术进展推理能力
Awesome-LLM-Reasoning是一个精选的资源和论文集合,旨在深入探索LLMs与MLLMs的推理能力。覆盖方法论、技术研究和实证分析等多个领域,提供最新的研究动态和技术解析,助力学术和技术人员加深对这些模型的理解。
HalluQA - 中文大语言模型幻觉评估基准
GithubHalluQA中文幻觉大型语言模型开源项目评估基准问答任务
HalluQA是一个评估中文大语言模型幻觉问题的基准测试。该项目包含450个涵盖多领域的对抗性问题,考虑中国特色文化因素。HalluQA提供数据集、评估脚本和多选任务,采用GPT-4评估非幻觉率。研究结果揭示不同模型在处理误导性和知识性问题的表现,为中文大语言模型的改进提供参考。
ml-mgie - 基于多模态大语言模型的智能图像编辑技术
GithubMGIE图像编辑多模态大型语言模型开源项目指令引导
MGIE项目通过多模态大语言模型增强指令式图像编辑能力。该技术生成详细指令并提供明确指导,使编辑模型能更准确理解和执行编辑意图。结合端到端训练的视觉想象和图像操作,MGIE为图像编辑提供更灵活精确的控制方法。
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