

Mmstar
简介 :
MMStar是一个旨在评估大型视觉语言模型多模态能力的基准测试集。它包含1500个精心挑选的视觉语言样本,涵盖6个核心能力和18个细分维度。每个样本都经过了人工审查,确保具有视觉依赖性,最小化数据泄露,并需要高级多模态能力来解决。除了传统的准确性指标外,MMStar还提出了两个新的指标来衡量数据泄露和多模态训练的实际性能增益。研究人员可以使用MMStar评估视觉语言模型在多个任务上的多模态能力,并借助新的指标发现模型中存在的潜在问题。
需求人群 :
MMStar主要用于评估和分析大型视觉语言模型在多模态任务上的能力表现,有助于发现模型潜在的问题并指导未来的模型改进。
使用场景
研究人员可以使用MMStar评估自己训练的视觉语言模型在不同视觉语言任务上的表现。
模型开发者可以通过MMStar发现自己模型存在的数据泄露问题,并采取相应措施。
基准测试的结果可以为进一步改进现有视觉语言模型提供指导和启发。
产品特色
包含1500个高质量视觉语言样本
覆盖6个核心能力和18个细分维度
人工审查确保视觉依赖性和最小化数据泄露
提出多模态增益和数据泄露两个新指标
基准测试16种顶尖视觉语言模型
精选AI产品推荐

Deepeval
DeepEval提供了不同方面的度量来评估LLM对问题的回答,以确保答案是相关的、一致的、无偏见的、非有毒的。这些可以很好地与CI/CD管道集成在一起,允许机器学习工程师快速评估并检查他们改进LLM应用程序时,LLM应用程序的性能是否良好。DeepEval提供了一种Python友好的离线评估方法,确保您的管道准备好投入生产。它就像是“针对您的管道的Pytest”,使生产和评估管道的过程与通过所有测试一样简单直接。
AI模型评测
172.5K

Sciagentsdiscovery
SciAgentsDiscovery 是一个利用多智能体系统和大规模本体知识图谱,自动化科学研究的系统。它通过整合大型语言模型、数据检索工具和多智能体学习系统,能够自主生成和完善研究假设,揭示潜在的机制、设计原则和意外材料属性。该系统在生物启发材料领域展示了其跨学科关系的发现能力,超越了传统人类驱动的研究方法。
AI学术研究
131.4K